基于轻量级用户反馈的交互式日志解析
人工智能
2023-02-28 v2
摘要
模板挖掘是支撑日志分析的基础任务之一,服务于大规模Web应用的诊断与故障排查。本文开发了一种人在回路的模板挖掘框架以支持交互式日志分析,这在真实世界Web应用诊断或故障排查中极受期待,但以往的模板挖掘算法未能支持。我们形式化了三类轻量级用户反馈,并基于它们设计了三种原子级人在回路模板挖掘算法。我们推导了所提算法输出可证明正确的温和条件,并给出了各算法计算复杂度和查询复杂度的上界。我们通过组合所提算法在十六个广泛使用的基准数据集上提升五种代表性算法的模板挖掘精度,展示了其通用性。
引用
@article{arxiv.2301.12225,
title = {Interactive Log Parsing via Light-weight User Feedback},
author = {Liming Wang and Hong Xie and Ye Li and Jian Tan and John C. S. Lui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12225},
year = {2023}
}