随着企业的发展,系统产生并记录的日志越来越多,从繁琐复杂的日志中挖掘块结构的过程变得更加具有挑战性.文中提出了纵向划分日志的方法,该方法极大地减少了每个日志划分的实例数,并缩短了每条迹的长度.该方法被用来处理复杂日志,并从中挖掘出精确的模型.日志划分的基础是活动划分.首先,基于行为关联的思想,提出共同变迁的概念,实现相互关联活动的聚集划分.然后,从日志所含共同变迁的数量的角度出发,用相互区别但又相互交错的方法划分活动集,从而实现模块和日志的划分.所提出的模块和日志划分方法可以迭代进行,直到日志划分得足够简单为止.最后,从每个划分后的简单日志中挖掘出一个块结构,通过组合块结构形成合理的整体系统模型,并通过Prom实验验证了所提方法的可行性.
复杂日志 块结构 共同变迁 日志划分