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成果信息

方法包括:當(dāng)程序運(yùn)行出現(xiàn)異常事件時(shí)，獲取異常日志和用于對(duì)比的正常日志;訪問(wèn)本體知識(shí)庫(kù)，獲取異常事件對(duì)應(yīng)的特征值集合;對(duì)特征值集合中的特征值進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序,，按優(yōu)先級(jí)先后順序依次檢查所述異常日志中與所述特征值對(duì)應(yīng)的值是否異常,，當(dāng)是時(shí),，則記錄所述異常日志中的異常特征值,接著判斷標(biāo)志位clusterMark是否為false,，當(dāng)是時(shí)，則根據(jù)本體知識(shí)庫(kù)的描述,，輸出結(jié)果分析報(bào)告同時(shí)將各操作信息數(shù)據(jù)更新到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)中,，結(jié)束流程。本發(fā)明通過(guò)將本體知識(shí)庫(kù)應(yīng)用到智能日志分析領(lǐng)域,，初步解放人力,，減少了人力資源消耗，同時(shí)顯著提高了 debug工作效率,。)

背景介紹

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于本體知識(shí)庫(kù)的半自動(dòng)日志分析方法及系統(tǒng))

應(yīng)用前景

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