Anomaly Detection via Mining Numerical Workflow Relations from Logs

机译：通过从日志挖掘数值工作流关系的异常检测

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Bo Zhang; Hongyu Zhang; Pablo Moscato;
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年度 2020
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1. Workflow mining and outlier detection from clinical activity logs [J] . BouarfaL., DankelmanJ. Journal of biomedical informatics. . 2012,第6期

机译：从临床活动日志中进行工作流挖掘和异常值检测
2. Log sequence clustering for workflow mining in multi-workflow systems [J] . Liu Xumin, Alshangiti Moayad, Ding Chen, Data & Knowledge Engineering . 2018,第SEPa期

机译：日志序列聚类，用于多工作流系统中的工作流挖掘
3. Mining workflow processes from distributed workflow enactment event logs [J] . Kim Kwanghoon Pio Knowledge Management & E-Learning: An International Journal . 2013,第4期

机译：从分布式工作流程制定事件日志中挖掘工作流程流程
4. Anomaly Detection via Mining Numerical Workflow Relations from Logs [C] . Bo Zhang, Hongyu Zhang, Pablo Moscato, International Symposium on Reliable Distributed Systems . 2020

机译：通过从日志中挖掘数值工作流关系来进行异常检测
5. Predicting Location and Time of Anomalies in Large-Scale Computing Systems via Log Mining [D] . Das, Anwesha. 2019

机译：通过日志挖掘预测大型计算系统中异常的位置和时间
6. LLAD: Life-Log Anomaly Detection Based on Recurrent Neural Network LSTM [O] . Ermal Elbasani, Jeong-Dong Kim 2021

机译：基于经常性神经网络LSTM的Llad：寿命对数异常检测
7. Anomaly Detection via Mining Numerical Workflow Relations from Logs [O] . Bo Zhang, Hongyu Zhang, Pablo Moscato, 2020

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