《计算机应用杂志》发表论文赏析
作者:彭行雄, 肖如良
单位:1. 福建师范大学 软件学院, 福州 350117;2. 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心, 福州 350117
摘要:运行在服务器集群的软件系统需要Web日志的大规模数据集以满足性能测试的需求,但现有仿真生成算法因模型单一而无法满足要求。针对此问题,提出一种基于alpha稳态过程的多分形Web日志的仿真生成算法。首先,在长相关尺度(LRD)下采用alpha稳态过程来描述Web日志的自相似性;其次,在短相关尺度(RSD)下采用二项式b模型描述Web日志的多重分形性;最后,将长相关模型和短相关模型融合于改进的ON/OFF框架中。与单一的模型相比,新算法的参数物理意义明确,具有良好的自相似性和多分形性。实验结果表明,该算法能够较准确地模拟真实Web日志,可以有效地应用于Web日志大规模数据集的仿真生成。
关键词:稳态过程,多重分形,自相似,时间序列,日志分析,仿真生成
基金资助:福建省高校产学合作项目(2016H6007)。