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申请/专利权人：中电信数智科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于Openstack的日志关键错误自动识别方法及装置,属于数据挖掘技术领域。方法包括：对历史日志据进行处理和翻译，转化为具有数字特征的数字化数据，对所述数字化数据进行补零操作，得到训练数据集；利用所述训练数据集对识别模型进行训练，完成模型的训练；配置所述识别模型的参数，将日志数据输入到所述识别模型中进行分类，输出日志报错的关键词，形成分类的关键词数据集；对分类的关键词数据进行频率分析，得到高频关键词，将所述高频关键词对应的日志重新存储到关键错误报错日志收集文本中。本方法可自动将日志数据里的关键词保存到关键词词库中，降低人力维护成本。

主权项：1.一种基于Openstack的日志关键错误自动识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：采集历史日志数据，对所述历史日志数据进行处理和翻译，转化为具有数字特征的数字化数据，对所述数字化数据进行补零操作，得到训练数据集；S2：利用所述训练数据集对识别模型进行训练，完成模型的训练；S3：配置所述识别模型的参数，将日志数据输入到所述识别模型中进行分类，输出日志报错的关键词，形成分类的关键词数据集；S4：对分类的关键词数据进行频率分析，得到高频关键词，将同类型中高频关键词作为关键词保存到关键词词库，自动化得到关键词词库，将所述高频关键词对应的日志重新存储到关键错误报错日志收集文本中，分析日志时通过打开所述关键错误报错日志收集文本实现日志关键错误的展示;所述采集历史日志数据，对所述历史日志数据进行处理包括：选取预设数量的物理服务器，分别获取每一台物理服务器的日志以文本形式保存，得到预设数量的日志文本；将所述预设数量的日志文本按照时间顺序进行合并，组成一个完整的日志数据集，所述日志数据集的内容由日志时间+日志内容+报错内容构成；对日志时间进行切割，并保留日志内容和报错内容，采用词向量进行分割，完成关键字的划分;所述对所述历史日志数据进行翻译，转化为具有数字特征的数字化数据包括：对所述日志数据集进行翻译，得到英文数据集，将所述英文数据集中的全部小写字母转换为大写字母，并将数据集中非字母形式的干扰数据进行抹除，形成只包括英文大写字母以及空格的数据集，将每一条数据列表化，得到一个二维张量结构的数据集；将26个字母使用1～26个数字进行替换，并将空格数据的有效特征值赋值为50，得到具有数字特征的数字化数据。

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