論文の概要: Interactive Log Parsing via Light-weight User Feedbacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12225v1
- Date: Sat, 28 Jan 2023 15:19:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 18:19:43.760976
- Title: Interactive Log Parsing via Light-weight User Feedbacks
- Title（参考訳）: 軽量ユーザフィードバックによる対話型ログ解析
- Authors: Liming Wang, Hong Xie, Ye Li, Jian Tan and John C.S. Lui
- Abstract要約: 本稿では,対話型ログ解析を支援するためのヒューマン・イン・ザ・ループテンプレートマイニングフレームワークを開発する。
我々は3種類の軽量ユーザフィードバックを定式化し、それに基づいて3つのアトミックなヒューマン・イン・ザ・ループ・テンプレートマイニングアルゴリズムを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.68773258321585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Template mining is one of the foundational tasks to support log analysis,
which supports the diagnosis and troubleshooting of large scale Web
applications. This paper develops a human-in-the-loop template mining framework
to support interactive log analysis, which is highly desirable in real-world
diagnosis or troubleshooting of Web applications but yet previous template
mining algorithms fails to support it. We formulate three types of light-weight
user feedbacks and based on them we design three atomic human-in-the-loop
template mining algorithms. We derive mild conditions under which the outputs
of our proposed algorithms are provably correct. We also derive upper bounds on
the computational complexity and query complexity of each algorithm. We
demonstrate the versatility of our proposed algorithms by combining them to
improve the template mining accuracy of five representative algorithms over
sixteen widely used benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: テンプレートマイニングはログ解析をサポートする基本的なタスクのひとつであり、大規模なwebアプリケーションの診断とトラブルシューティングをサポートする。
本稿では,実世界のWebアプリケーションの診断やトラブルシューティングにおいて非常に望ましい対話型ログ解析を支援するためのテンプレートマイニングフレームワークを開発するが,従来のテンプレートマイニングアルゴリズムではサポートできない。
3種類の軽量ユーザフィードバックを定式化し,それに基づいて3種類のアトミック・イン・ザ・ループ・テンプレートマイニングアルゴリズムを設計する。
提案するアルゴリズムの出力が確実に正しい軽度条件を導出する。
また,各アルゴリズムの計算複雑性と問合せ複雑性の上限を導出する。
16種類のベンチマークデータセットを用いた5つの代表的なアルゴリズムのテンプレートマイニング精度を向上させることにより,提案アルゴリズムの汎用性を示す。
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