Comparative analysis of system logs and streaming data anomaly detection algorithms
Comparison of several common approaches to the analysis of system logs and streaming data generated en masse by the company's IT infrastructure. Characteristics of model-based anomaly search algorithms and hierarchical temporary memory algorithms.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Programming |
| Вид | статья |
| Язык | английский |
| Прислал(а) | Andriy Lishchytovych, Volodymyr Pavlenko, Alexander Shmatok, Yur |
| Дата добавления | 28.05.2021 |
| Размер файла | 190,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Общее понятие о системе Earth Resources Data Analysis System. Расчет матрицы преобразования космоснимка оврага. Инструменты геометрической коррекции, трансформирование. Создание векторных слоев. Оцифрованные классы объектов. Процесс подключения скрипта.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 17.12.2013Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Central Processing Unit. Controls timing of all computer operations. Types of adapter card. Provides quick access to data. Uses devices like printer. Random Access Memory. Directs and coordinates operations in computer. Control the speed of the operation.
презентация [3,5 M], добавлен 04.05.2012Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Overview history of company and structure of organization. Characterization of complex tasks and necessity of automation. Database specifications and system security. The calculation of economic efficiency of the project. Safety measures during work.
дипломная работа [1009,6 K], добавлен 09.03.2015A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017
