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一种针对日志数据流的实时可视化方法
被引量:
1
1
作者
李慧
陈红倩
+1 位作者
杨倩玉
陈谊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2133-2137,2145,共6页
针对网络考场中的常规监考手段无法及时发现网络作弊的问题,提出了一种针对网络考场监控日志数据流的可视化方法。该方法以网络考场的监控日志数据流作为处理对象,对数据流进行实时可视化,以及时发现考试过程中的异常行为。首先将实时...
针对网络考场中的常规监考手段无法及时发现网络作弊的问题,提出了一种针对网络考场监控日志数据流的可视化方法。该方法以网络考场的监控日志数据流作为处理对象,对数据流进行实时可视化,以及时发现考试过程中的异常行为。首先将实时采集到的日志数据,根据日志规则分解为考生、考试机、题目等主要信息;根据考生的首次日志记录信息,建立考生/考试机对应信息表;然后针对每一条接收到的日志,将其主要信息元素与可视化元素进行映射,将整个考场中所有学生的考试状态呈现在同一可视化结果中。一旦有考生存在作弊等异常行为,可视化结果中能够实现明显的提醒,并能对考生进行行为分析。实验结果表明,文中方法能够对日志数据流数据进行实时展示,文中的数据处理方法能够满足实时交互需求。
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关键词
数据
可视
化
流数据
可视
化
日志可视化
时序数据
在线考场
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职称材料
ModelLogVis:面向模型服务的日志异常可视分析方法
被引量:
1
2
作者
卢裕弘
朱琳
+4 位作者
封颖超杰
王斯加
林正轩
潘嘉铖
陈为
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1106-1114,共9页
利用深度学习模型训练和运行维护过程产生的海量日志信息,进行模型的优化与故障排查,是当前人工智能运维的研究热点.针对现有工作缺少模型工作流分析的问题,提出面向模型服务的日志异常可视分析方法ModelLogVis.该方法采用日志异常检测...
利用深度学习模型训练和运行维护过程产生的海量日志信息,进行模型的优化与故障排查,是当前人工智能运维的研究热点.针对现有工作缺少模型工作流分析的问题,提出面向模型服务的日志异常可视分析方法ModelLogVis.该方法采用日志异常检测方法定位模型工作流中的潜在故障,帮助用户聚焦主要的故障类型;支持用户从数据流、状态、实例性能和原始日志等多个角度对工作流中的事件进行交互式可视化与分析,快速、准确地排查问题.通过真实的模型服务数据的案例研究和专家访谈,证明ModelLogVis方法可高效地辅助用户快速挖掘日志中的异常信息.
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关键词
可视
分析
日志可视化
异常检测
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职称材料
题名
一种针对日志数据流的实时可视化方法
被引量:
1
1
作者
李慧
陈红倩
杨倩玉
陈谊
机构
北京联合大学管理学院
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2133-2137,2145,共6页
基金
北京市自然科学基金(9164028
4154066)
文摘
针对网络考场中的常规监考手段无法及时发现网络作弊的问题,提出了一种针对网络考场监控日志数据流的可视化方法。该方法以网络考场的监控日志数据流作为处理对象,对数据流进行实时可视化,以及时发现考试过程中的异常行为。首先将实时采集到的日志数据,根据日志规则分解为考生、考试机、题目等主要信息;根据考生的首次日志记录信息,建立考生/考试机对应信息表;然后针对每一条接收到的日志,将其主要信息元素与可视化元素进行映射,将整个考场中所有学生的考试状态呈现在同一可视化结果中。一旦有考生存在作弊等异常行为,可视化结果中能够实现明显的提醒,并能对考生进行行为分析。实验结果表明,文中方法能够对日志数据流数据进行实时展示,文中的数据处理方法能够满足实时交互需求。
关键词
数据
可视
化
流数据
可视
化
日志可视化
时序数据
在线考场
Keywords
data visualization
data stream visualization
log visualization
time series data
online examination
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
ModelLogVis:面向模型服务的日志异常可视分析方法
被引量:
1
2
作者
卢裕弘
朱琳
封颖超杰
王斯加
林正轩
潘嘉铖
陈为
机构
浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室
之江实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1106-1114,共9页
基金
国家自然科学基金(62132017,61972122).
文摘
利用深度学习模型训练和运行维护过程产生的海量日志信息,进行模型的优化与故障排查,是当前人工智能运维的研究热点.针对现有工作缺少模型工作流分析的问题,提出面向模型服务的日志异常可视分析方法ModelLogVis.该方法采用日志异常检测方法定位模型工作流中的潜在故障,帮助用户聚焦主要的故障类型;支持用户从数据流、状态、实例性能和原始日志等多个角度对工作流中的事件进行交互式可视化与分析,快速、准确地排查问题.通过真实的模型服务数据的案例研究和专家访谈,证明ModelLogVis方法可高效地辅助用户快速挖掘日志中的异常信息.
关键词
可视
分析
日志可视化
异常检测
Keywords
visual analysis
log visualization
anomaly detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种针对日志数据流的实时可视化方法
李慧
陈红倩
杨倩玉
陈谊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
在线阅读
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职称材料
2
ModelLogVis:面向模型服务的日志异常可视分析方法
卢裕弘
朱琳
封颖超杰
王斯加
林正轩
潘嘉铖
陈为
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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