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基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法

申罕骥 付翔 李俊

高技术通讯2022,Vol.32Issue(8):789-800,12.
高技术通讯2022,Vol.32Issue(8):789-800,12.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2022.08.002

基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法

Large sample log anomaly detection optimization method based on logistic regression supervised learning

申罕骥 1付翔 2李俊3

作者信息

  • 1. 中国科学院计算机网络信息中心 北京100190
  • 2. 中国科学院大学 北京 100049
  • 3. 北京蓝天前沿科技创新中心 北京 100085
  • 折叠

摘要

关键词

监督学习/大样本/日志处理/异常检测

引用本文复制引用

申罕骥,付翔,李俊..基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法[J].高技术通讯,2022,32(8):789-800,12.

基金项目

国家自然科学基金(61672490,61602436)资助项目. (61672490,61602436)

高技术通讯

OACSTPCD

1002-0470

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