資料介紹
隨著軟件規(guī)模的不斷增長,日志在故障檢測中發(fā)揮著愈加重要的作用。然而,目前軟件日志缺乏統(tǒng)一標準,常受開發(fā)人員個人習(xí)慣影響,為大規(guī)模系統(tǒng)中日志的自動化分析帶來了挑戰(zhàn)。其中,日志函數(shù)的識別作為日志分析的前提條件,對分析結(jié)果有著直接影響。提出了一種基于機器學(xué)習(xí)的方法以支持日志自動識別。通過系統(tǒng)分析廣泛使用的大規(guī)模開源軟件,總結(jié)出日志函數(shù)編寫的主要形式,并提取不同形式間的共性特征,進而基于機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)了自動日志識別工具iLog。實驗顯示,使用iLog識別的日志函數(shù)能力平均為使用特定關(guān)鍵字的76倍,十折交叉驗證得到iLog的分析結(jié)果的FScore為0.93。
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