【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472003,61402011,61572035),安徽省自然科学基金项目(1608085QF149),安徽省高校优秀青年人才支持项目(gxyqZD2018038),安徽省博士后基金项目(2018B288)资助
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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
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