मैं क्रैश और सिस्टम वातावरण के बीच सहसंबंध कैसे पा सकता हूं?


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अपने खाली समय में, मैं एक छोटी वेब आधारित प्रणाली पर काम कर रहा हूं, जो डेल्फी विंडोज अनुप्रयोगों से भेजे गए क्रैश रिपोर्ट (लेकिन अन्य नहीं, गैर-क्रैश बग रिपोर्ट) एकत्र करता है।

समस्या निवारण के लिए, उपयोगकर्ताओं को हार्डवेयर या ऑपरेटिंग सिस्टम संस्करणों और विशिष्ट बग और / या क्रैश के बीच संबंध खोजने के लिए डेटा-माइनिंग सुविधा प्राप्त करना पसंद होगा।

एक उदाहरण के रूप में यह कैसे काम करना चाहिए:

  • हर दुर्घटना के लिए डेटाबेस में एक रिपोर्ट होती है, जिसमें डुप्लिकेट की पहचान करने के लिए दुर्घटना के समय स्टैक ट्रेस (कॉल स्टैक) का एक फिंगरप्रिंट / हैश कोड होता है
  • एल्गोरिथ्म जाँचता है कि क्या बग रिपोर्ट के सभी डुप्लिकेट में कुछ अन्य सामान्य विशेषताएं भी हैं, उदाहरण के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम का एक लापता सर्विस पैक
  • विश्लेषण परिणाम उन सभी गुणों को सूचीबद्ध करता है जो बग रिपोर्ट आम है

मान लेते हैं कि इन स्वचालित बग रिपोर्ट में सभी महत्वपूर्ण जानकारी होती है जैसे सभी प्रक्रियाओं के नाम जो वर्तमान में चल रही हैं, फ़ाइल नाम, लोड की गई DLL की जानकारी आदि।

मैं बार-बार क्रैश और पर्यावरण के बीच सहसंबंध कैसे पा सकता हूं? क्या विशिष्ट एल्गोरिदम या सांख्यिकीय तरीके हैं जो मदद करेंगे?


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सहसंबंध खोज एक भारी काम है। क्या आपने इस उपकरण को काम पर देखा है ? यह आपके डेटा को व्यवस्थित करने का उचित तरीका खोजने में आपकी मदद कर सकता है।

तो आप डेल्फी में भी सहसंबंध गणना करना चाहते हैं? फिर डेल्फी गणित कार्यों की इस सूची पर एक नज़र डालें : यह बहुत कुछ कवर करता है और पुस्तकालयों को स्पष्टीकरण और लिंक भी देता है।

@DaveBall दिलचस्प लिंक के लिए धन्यवाद, हालांकि जब बग रिपोर्ट डेल्फी से आती है, तो वेब सेवा वास्तव में जावा में कार्यान्वित की जाती है - शायद मैं एल्गोरिदम को एक शुरुआती बिंदु के रूप में, या एक 'ऑफ़लाइन' आँकड़े उपकरण में उपयोग कर सकता हूं।

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आप "असतत खतरों के मॉडल" को देखना चाहते हैं। यह एक मामले की तरह लगता है जहां आप निश्चित विशेषताओं (पर्यावरण चर) पर विफलता की घटनाओं (दुर्घटनाओं) को फिर से प्राप्त करना चाहते हैं और अंतिम दुर्घटना के बाद का समय। यदि आपके पास पर्याप्त अवलोकन (क्रैश रिपोर्ट) हैं, तो आप मॉडल में पर्यावरण चर के बीच बातचीत को जोड़ पाएंगे। ये तब आपको सिस्टम संघर्ष की दिशा में इंगित करेंगे। दुर्भाग्य से, मुझे नहीं पता कि जावा में इस तरह के मॉडल को लागू करना कितना आसान है।
jmtroos

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आप जिस प्रकार के विश्लेषण कर सकते हैं, वह गर्भनिरोधक को नियोजित कर सकता है, समस्या के आकार पर निर्भर करता है अर्थात दुर्घटना के कितने प्रकार होते हैं? कितने संभावित गुण हैं?
समीर

जवाबों:


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क्या आप अपने उपयोगकर्ता की [गैर-दुर्घटनाग्रस्त] मशीनों को उसी सूचना के लिए नमूना कर सकते हैं, जैसा कि क्रैश रिपोर्ट में मिलता है? क्योंकि तब आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग उन विशेषताओं (और अंतःक्रियाओं) को दुर्घटनाग्रस्त होने की संभावना के लिए करने के लिए कर सकते हैं।

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