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隨著軟件規(guī)模的不斷增長，日志在故障檢測中發(fā)揮著愈加重要的作用。然而，目前軟件日志缺乏統(tǒng)一標準，常受開發(fā)人員個人習慣影響，為大規(guī)模系統(tǒng)中日志的自動化分析帶來了挑戰(zhàn)。其中，日志函數(shù)的識別作為日志分析的前提條件，對分析結果有著直接影響。提出了一種基于機器學習的方法以支持日志自動識別。通過系統(tǒng)分析廣泛使用的大規(guī)模開源軟件，總結出日志函數(shù)編寫的主要形式，并提取不同形式間的共性特征，進而基于機器學習實現(xiàn)了自動日志識別工具iLog。實驗顯示，使用iLog識別的日志函數(shù)能力平均為使用特定關鍵字的76倍，十折交叉驗證得到iLog的分析結果的FScore為0.93。
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