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申请/专利权人：江西锦路科技开发有限公司
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118152355A
主分类号：G06F16/18
分类号：G06F16/18;G06F18/2433;G06F18/27;G06F18/213;G06F18/243;G06N3/0455;G06N3/088;G06N3/0442;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及日志管理技术领域，具体为一种日志采集管理方法及系统，包括以下步骤：基于历史日志数据，采用长短期记忆网络算法，分析日志数据的时间序列特征，通过对时间序列数据的长期依赖性和模式变化进行学习，捕捉异常模式的时间序列特性，生成时间序列特征模型。本发明中，通过结合长短期记忆网络、自编码器、逻辑回归、随机森林和梯度提升决策树算法以及信息熵计算，在日志数据分析领域实现时间序列特征的深度学习、异常模式的精准识别和日志数据的动态压缩，优化数据处理流程，提高分析精度和效率，同时降低存储需求，在处理大量日志数据时，可快速识别复杂模式，显著提升数据存储和传输效率，为日志管理系统带来高效、经济的解决方案。
主权项：1.一种日志采集管理方法，其特征在于，包括以下步骤：基于历史日志数据，采用长短期记忆网络算法，分析日志数据的时间序列特征，通过对时间序列数据的长期依赖性和模式变化进行学习，捕捉异常模式的时间序列特性，生成时间序列特征模型；基于所述时间序列特征模型，采用自编码器进行无监督学习，通过在训练中输入与输出之间的重构误差，进行多维日志数据的降维和关键特征提取，生成异常特征向量模型；基于所述异常特征向量模型，采用逻辑回归方法分析异常模式，通过对特征向量进行权重分配并计算概率得分，判断日志是否异常，生成逻辑异常判断模型；基于所述逻辑异常判断模型，利用InfluxDB时间序列数据库，结合自回归积分滑动平均和时间序列预测方法，分析日志数据的时间模式和趋势，生成时间趋势分析模型；基于所述时间趋势分析模型，通过逻辑异常分析时间趋势分析模型，采用随机森林和梯度提升决策树算法，对日志数据进行分类和异常检测的优化，生成异常检测与分类模型；基于所述异常检测与分类模型，采用信息熵计算方法对异常检测与分类模型处理的日志数据进行动态压缩，根据数据的信息量和变化率调整压缩策略，生成动态日志压缩模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西锦路科技开发有限公司 一种日志采集管理方法及系统
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