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公开(公告)号：CN108305182B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810124813.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 一种基于拓扑结构信息的大规模网络匹配方法，将对于大规模图的匹配分解为两步：主结构层面匹配和节点层面匹配。主要匹配包括两种结构：主子图结构和社区结构，将主子图结构作为单独的网络输入到可信种子节点识别方法中来获得可信的种子节点对。将社区作为单独的网络，并且根据每个社区的特征构建社区的特征向量，根据社区的特征向量，对社区进行初步匹配，然后在社区初步匹配结果上应用可信种子节点识别算法，筛选出可信的社区匹配对和其中可信的节点匹配对。最后融合两种主结构所得到的可信种子节点集得到全局种子节点集，在整个网络间应用传播算法以匹配出更多的节点对。本发明能够有效处理大规模网络的匹配，方法简单高效。
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公开(公告)号：CN109189840A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810805285.4
申请日：2018-07-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种流式在线日志解析方法，该方法利用分区的思想将日志按照其长度进行分区，即同一长度的日志被分配到同一个分区中；日志分区后，快速匹配阶段通过求取日志与日志类型的交集是否满足一个阈值，来判断日志是否属于当前的日志类型；快速匹配到日志所属的日志类型后，日志类型提取阶段通过求取日志与日志类型的最长公共子序列来提取出日志类型与日志的参数。本发明可有效解析系统日志，将日志由非结构化的文本解析为结构化的日志类型，结果可用于日志的异常检测，方法简单有效。
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公开(公告)号：CN109189840B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810805285.4
申请日：2018-07-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种流式在线日志解析方法，该方法利用分区的思想将日志按照其长度进行分区，即同一长度的日志被分配到同一个分区中；日志分区后，快速匹配阶段通过求取日志与日志类型的交集是否满足一个阈值，来判断日志是否属于当前的日志类型；快速匹配到日志所属的日志类型后，日志类型提取阶段通过求取日志与日志类型的最长公共子序列来提取出日志类型与日志的参数。本发明可有效解析系统日志，将日志由非结构化的文本解析为结构化的日志类型，结果可用于日志的异常检测，方法简单有效。
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公开(公告)号：CN108305182A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810124813.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 一种基于拓扑结构信息的大规模网络匹配方法，将对于大规模图的匹配分解为两步：主结构层面匹配和节点层面匹配。主要匹配包括两种结构：主子图结构和社区结构，将主子图结构作为单独的网络输入到可信种子节点识别方法中来获得可信的种子节点对。将社区作为单独的网络，并且根据每个社区的特征构建社区的特征向量，根据社区的特征向量，对社区进行初步匹配，然后在社区初步匹配结果上应用可信种子节点识别算法，筛选出可信的社区匹配对和其中可信的节点匹配对。最后融合两种主结构所得到的可信种子节点集得到全局种子节点集，在整个网络间应用传播算法以匹配出更多的节点对。本发明能够有效处理大规模网络的匹配，方法简单高效。
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