基于日志聚类构造行为子集的近似一致性方法
Approximate consistency method for constructing behavior subsets based on log clustering
安徽理工大学 数学与大数据学院, 安徽 淮南 232001
摘要
利用行为子集可以求得事件日志与过程模型之间的近似一致性度，但现有方法得到日志候选迹间的行为差异小，影响了行为子集的代表性而导致近似一致性度的准确度偏低。针对该问题，提出一种应用聚类技术预处理事件日志以构造行为子集的近似一致性方法。首先根据迹之间的Levenshtein编辑距离，将事件日志中具有较高行为相似性的迹聚类成若干个子日志；然后遍历各子日志，采用簇内高频和簇中心两种方法选出子日志中的代表迹，形成候选迹集合；进一步利用最优对齐技术构造出模型的行为子集，将其与完整的事件日志进行拟合度计算来得到近似一致性度及其上下界值。最后对现实事件日志进行仿真实验，从准确度和时间效率两方面验证了该方法的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61572035,61402011)
安徽省高校优秀人才支持计划资助项目(gxyqZD2020020)
安徽省高校领军骨干人才项目(2020-1-12)
安徽省学术和技术带头人资助项目(2019H239)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0432
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1872-1878
文章编号: 1001-3695(2022)06-047-1872-07
发布历史
[2021-12-15] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
王丽丽, 向小阳, 方贤文. 基于日志聚类构造行为子集的近似一致性方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1872-1878. (Wang Lili, Xiang Xiaoyang, Fang Xianwen. Approximate consistency method for constructing behavior subsets based on log clustering [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1872-1878. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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