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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习的并发多点日志异常检测方法，涉及日志异常检测技术领域，包括以下步骤：预先收集历史日志文件集合；基于日志文件集合和LogBert结构的基础上，以自监督的方式训练出日志异常检测模型；所述日志异常检测模型以掩码遮挡日志的方式产生残缺数据，产生语义向量，最小化其与完整正常的日志的交叉熵损失，日志异常检测模型预测输入之间的相关性矩阵，用来组合不同文件小事务为大事务流程；对日志内容异常点进行检测，并同时提供异常点所在的大事务流程，综合考虑多组件之间的关联关系，提供更全面、准确的异常检测结果。
主权项：1.一种基于自监督学习的并发多点日志异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：预先收集历史日志文件集合；基于日志文件集合和LogBert结构的基础上，以自监督的方式训练出日志异常检测模型；所述日志异常检测模型以掩码遮挡日志的方式产生残缺数据，产生语义向量，最小化其与完整正常的日志的交叉熵损失，日志异常检测模型预测输入之间的相关性矩阵，用来组合不同文件小事务为大事务流程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于自监督学习的并发多点日志异常检测方法
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