基于机器学习算法的网站维护告警识别系统设计与实现

本论文旨在设计并实现一种基于机器学习算法的网站维护告警识别系统,以解决当前网站管理中存在的数据离散问题,提高管理效率和效果。针对网站维护过程中出现的大量告警信息,文章提出了一套告警日志分析识别系统,通过有效地从无用告警信息中提取出重要的告警信息,实现对网站维护者的实时预警。在系统架构设计中,本研究使用了决策树(Decision Trees,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和梯度提升树(Gradient Boosting Tree,GBT)等机器学习算法对告警日志进行分析和建模,并通过实验验证了梯度提升树模型在识别有效告警方面的最佳性能。最终选择的系统能够帮助网站管理者及时发现和处理重要的系统异常或错误事件,提高网站的稳定性和可靠性。