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摘要:
提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库.目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志.基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性.
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文献信息
篇名 云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 事件日志 时间序列相似度 噪声过滤 跳表 云计算系统
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 服务质量保证
研究方向 页码范围 103-113
页数 分类号 TP311.134.3
字数 10088字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-436X.2011.07.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王怀民 国防科学技术大学计算机学院 119 3450 29.0 56.0
2 尹刚 国防科学技术大学计算机学院 28 633 8.0 25.0
3 史殿习 国防科学技术大学计算机学院 50 574 13.0 22.0
4 饶翔 国防科学技术大学计算机学院 3 47 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
事件日志
时间序列相似度
噪声过滤
跳表
云计算系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
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