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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115994157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211602590.6，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统是由马琛迎;谢鲲;何施茗;文吉刚;李肯立设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法，其将日志数据集切分为模板提取数据集和日志匹配数据集，对于模板提取数据集：按照日志长度将模板提取数据集中的日志消息切分为不同的日志组，对日志组中的日志消息执行适用于日志数据的多序列最长公共子序列算法提取该日志组的公共单词，判断公共单词的个数是否符合阈值，大于或等于阈值时，为该日志组生成日志模板，将模板加入到模板库中并更新缓存。本发明通过将计算机日志切分到日志组中，对多条日志消息执行适用于日志数据的多序列最长公共子序列算法，一次性提取多条日志消息的公共单词来获取模板，并使用基于缓存的就近匹配算法为每条日志消息匹配模板，提高了日志解析效率和精度。

本发明授权一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取计算机的多个日志消息所构成的日志数据集，对获取到的日志数据集按照比例进行划分，以得到模板提取数据集和日志匹配数据集； 2按照模板提取数据集中各个日志消息的日志长度将步骤1得到的模板提取数据集划分成多个日志组； 3设置计数器i＝1； 4判断i是否大于步骤2得到的日志组的个数，如果是则进入步骤14，否则获取第i个日志组，使用多序列最长公共子序列算法MLCS对第i个日志组进行处理，以得到第i个日志组对应的公共单词，并转入步骤5； 5判断步骤4得到的第i个日志组对应的公共单词的个数是否大于或等于阈值，如果是则进入步骤6，否则转入步骤8； 6为第i个日志组生成模板，并根据生成的模板更新模板库与缓存，然后进入步骤7； 7设置i＝i+1，并返回步骤4； 8使用基于随机位置最小单词种类的日志切分算法对当前日志组进行处理，以得到多个子日志组； 9设置计数器j＝1； 10判断j是否大于步骤8得到的子日志组的个数，如果是则返回步骤7，否则获取第j个子日志组，使用适用于日志数据的多序列最长公共子序列算法对第j个子日志组进行处理，以得到第j个子日志组对应的公共单词，并转入步骤11； 11判断步骤10得到的第j个子日志组对应的公共单词的个数是否大于或等于阈值，如果是则进入步骤12，否则返回步骤8； 12为第j个子日志组生成模板并更新模板库与缓存，然后进入步骤13； 13设置j＝j+1，并返回步骤10； 14使用基于缓存的就近匹配算法为步骤1得到的日志匹配数据集中的每条日志消息匹配模板，并更新模板库与缓存。

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