元启新程：基于元学习的少样本开放类别日志异常分类探索.docx

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，各类软件系统和网络服务在人们的生活和工作中扮演着愈发重要的角色。这些系统在运行过程中会产生大量的日志数据，这些日志数据详细记录了系统的运行状态、用户操作、错误信息等关键内容。日志异常分类作为保障系统稳定运行的关键技术，对于及时发现系统故障、安全威胁以及性能瓶颈等问题具有重要意义。通过对日志异常的准确分类，运维人员和开发人员能够快速定位问题根源，采取有效的措施进行修复和优化，从而提高系统的可靠性、稳定性和安全性，降低系统维护成本，提升用户体验。

传统的日志异常分类方法主要包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的