| 互联网软件错误日志聚类 |
| 程世文;裴丹;王长进; |
| 关键词：聚类;错误日志;文档频率;Canopy算法;K-means算法 |
| 主要内容：互联网内容提供商在实际运营过程中,所维护的各项业务随时可能会遇到各种各样的问题,将相应的大量错误日志经过聚类后及时反馈给相应的研发人员是排除问题的首要因素.为了有效解决海量非规范的错误日志的聚类问题,本文提出互联网软件错误日志聚类方法.该方 |
| 《小型微型计算机系统》 2018,39(05):865-870 |
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