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第1章 引言1

1.1 数据驱动型系统管理1

1.2 本书概览4

1.3 本书内容5

1.4 小结8

第1部分 事件生成和系统监控11

第2章 事件生成：从日志到事件11

2.1 综述11

2.2 日志解析器15

2.3 日志消息分类16

2.4 日志消息聚类18

2.5 基于树状结构的聚类21

2.6 基于消息签名的事件生成28

2.7 小结42

2.8 术语表43

第3章 优化系统监控配置45

3.1 综述45

3.2 自动监控46

3.3 消除误报49

3.4 消除漏报53

3.5 实验评估56

3.6 小结60

3.7 术语表61

第2部分 模式发现和摘要65

第4章 事件模式挖掘65

4.1 引言65

4.2 序列模式67

4.3 全依赖模式73

4.4 部分周期依赖模式75

4.5 互依赖模式80

4.6 T-模式83

4.7 频繁情节88

4.8 突发事件90

4.9 罕见事件92

4.10 时间序列和事件间的相关模式94

4.11 案例分析97

4.12 小结110

4.13 术语表111

第5章 时滞挖掘112

5.1 引言112

5.2 非参数的方法114

5.3 带参数的方法121

5.4 实例分析128

5.5 小结138

5.6 术语表139

第6章 日志事件摘要140

6.1 引言140

6.2 基于频率变化的摘要144

6.3 基于时序动态的摘要151

6.4 便捷化摘要任务165

6.5 小结177

6.6 术语表177

第3部分 应用181

第7章 系统管理中数据驱动的应用181

7.1 系统诊断181

7.2 搜索相似的序列文本事件片段185

7.3 层次多标签工作票分类206

7.4 工作票解决方案推荐221

7.5 小结243

7.6 术语表244

第8章 面向Twitter流的社交媒体事件摘要245

8.1 引言245

8.2 问题形式化248

8.3 Twitter消息上下文分析249

8.4 子事件检测方法253

8.5 多Twitter消息摘要257

8.6 实验259

8.7 总结和未来工作268

8.8 术语表269

参考文献270