Enhancing Network Log Clustering through Fourier Transform-Based Embeddings

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ictc66702.2025.11389059
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study addresses the problem of network data analysis in 5G digital twin environments. To this end, network log data generated through simulations of real-world network failures were utilized to design a sophisticated log analysis module. The core techniques include graph embedding to capture the spatial structure of network data and the Fourier Transform algorithm to summarize and analyze log information. Subsequently, various hyperparameters, such as bandwidth settings, were adjusted to minimize noise across the entire log dataset and to extract meaningful log label types. Through this approach, the proposed method achieved a performance improvement of nearly 60% compared to conventional LLM-based embeddings, while also yielding clear and interpretable clustering results.