一种基于系统日志聚类的多类型故障事件预测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关方法及其研究现状 | 第14-23页 |
| 2.1 日志大数据预处理方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 日志文本处理 | 第14-16页 |
| 2.1.2 日志冗余过滤 | 第16-18页 |
| 2.2 基于日志大数据的故障预测方法 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于系统日志聚类的多类型故障事件预测方法 | 第23-38页 |
| 3.1 相关概念及其定义 | 第23-24页 |
| 3.2 方法概述 | 第24-25页 |
| 3.3 日志数据预处理 | 第25-28页 |
| 3.3.1 标注日志事件 | 第26-27页 |
| 3.3.2 过滤冗余日志数据 | 第27-28页 |
| 3.4 故障事件预测规则生成 | 第28-34页 |
| 3.4.1 日志事件序列聚类 | 第29-32页 |
| 3.4.2 故障事件预测规则生成 | 第32-33页 |
| 3.4.3 故障事件预测规则过滤 | 第33-34页 |
| 3.5 故障事件预测 | 第34-35页 |
| 3.6 方法改进 | 第35-36页 |
| 3.7 相关工作的对比和分析 | 第36-37页 |
| 3.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 实验与分析 | 第38-53页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第38-39页 |
| 4.2 实验评估指标 | 第39-40页 |
| 4.3 实验过程及结果 | 第40-49页 |
| 4.3.1 实验过程 | 第40-44页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第44-49页 |
| 4.4 方法改进前后的对比与分析 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
