Abstract-Event data är ofta smutsiga på grund av olika registrering konventioner eller helt enkelt systemfel. Dessa fel kan orsaka många allvarliga skador på verkliga applikationer, såsom felaktig härkomst svar, dåliga profileringsresultat eller dölja intressanta mönster från händelsedata. Städning av smutsiga händelser är starkt efterfrågat. Medan befintliga händelsedata rengöring tekniker visa händelseloggar som sekvenser, strukturell information finns faktiskt bland händelser. Vi hävdar att sådan strukturell information inte bara ökar noggrannheten i att reparera inkonsekventa händelser utan också beräkningseffektiviteten. Det är anmärkningsvärt att både strukturen och namnen (märkning) av händelser kan vara inkonsekventa. I verkliga applikationer, medan osund struktur inte repareras automatiskt (som behöver manuell ansträngning från affärsaktörer för att hantera strukturfel), är det mycket önskvärt att reparera de inkonsekventa händelsenamn som införts genom inspelning misstag. I detta dokument föreslår vi en graf reparationsmetod för 1) att upptäcka osund struktur, och 2) reparera inkonsekvent händelsenamn.
En annan grafreparationsmetod föreslogs i REF, där man inte bara tar hänsyn till begränsningarna i nätverksstrukturen, utan även till händelsernas namn (märkning).
Cleaning structured event logs: A graph repair approach
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}