龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于掩码自编码器的日志数据压缩和解压缩方法。本发明包括，根据原始起源图划分的子图构建邻接矩阵、节点特征矩阵和行为权重矩阵；对节点特征矩阵进行掩码处理，将邻接矩阵、行为权重矩阵和经过掩码处理的节点特征矩阵送入编码器，编码器输出表征向量通过解码器得到重构起源图；通过比较重构起源图与原始起源图计算重构误差，迭代更新掩码自编码器模型的训练参数；利用训练好的模型的编码器压缩日志数据，利用训练好的模型的解码器解压缩。本发明通过引入掩码自编码器模型对日志数据进行压缩，可以大幅降低传输所需的带宽，同时保证数据在经过压缩与解压后能够保持足够的信息量，以供后续的分析和处理。
主权项：1.一种基于掩码自编码器的日志数据压缩和解压缩方法，其特征在于，所述基于掩码自编码器的日志数据压缩和解压缩方法，包括：实时采集日志数据，根据日志数据构建原始起源图，将原始起源图以固定的时间窗口划分成固定大小的子图，根据子图构建邻接矩阵、节点特征矩阵和行为权重矩阵；构建掩码自编码器模型，对节点特征矩阵进行掩码处理，将邻接矩阵、行为权重矩阵和经过掩码处理的节点特征矩阵送入掩码自编码器模型的编码器，掩码自编码器模型的解码器接收编码器输出的表征向量，得到重构起源图；重复将原始起源图重构为重构起源图，通过比较重构起源图与原始起源图计算重构误差，迭代更新掩码自编码器模型的训练参数，当重构误差达到预设值时完成掩码自编码器模型的训练；将待压缩的日志数据的邻接矩阵、节点特征矩阵和行为权重矩阵输入训练好的掩码自编码器模型的编码器中，输出表征向量，即压缩后的日志数据；将压缩后的日志数据输入训练好的掩码自编码器模型的解码器，得到重构起源图，将重构起源图以向量形式存储，完成日志数据的解压缩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于掩码自编码器的日志数据压缩和解压缩方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号