《表1 CT参数设置：一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法》
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《一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法》
首先在做传统机器学习与深度学习的对比上，我们采取了Tf-Idf模型矩阵和Bi模型矩阵两种将文本转化为矩阵的方法，作为我们的对比方法．使用的数据是从实验室获取的云操作系统的日志数据．经过转化后的矩阵大小为360 000×27 444．我们将Tf-Idf矩阵和数量矩阵输入到SVM、决策树的模型中，将经过RNN-embedding后的词向量张量输入CT中进行训练和预测，CT的相关参数设置如表1所示．
| 图表编号 | XD00134461000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.01 |
| 作者 | 梅御东、陈旭、孙毓忠、牛逸翔、肖立、王海荣、冯百明 |
| 绘制单位 | 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室、中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室、中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室、北方民族大学计算机科学与工程学院、西北师范大学计算机科学与工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
