一种基于日志分类和深度学习的日志异常检测方法

本发明公开了一种基于日志分类和深度学习的日志异常检测方法，属于日志分析技术领域，包括：S1：获取分布式软件系统的原始日志数据，生成日志事件和日志参数；S2：基于预训练的日志事件分类库对日志事件进行聚类，将日志事件分为操作类日志和状态类日志；S3：针对所述操作类日志和状态类日志分别提取日志事件对应的特征向量和日志参数对应的特征向量；S4：利用特征向量通过深度学习模型分别进行对应的异常检测；S5：利用决策树对有异常标记的日志进行定位。所述基于日志分类和深度学习的日志异常检测方法解决了目前日志异常检测的准确性和定位效率低的问题。