[發明專利]一種基于數據采集與關鍵字挖掘的自動日志生成系統及方法無效
| 申請號: | 201310132246.X | 申請日: | 2013-04-16 |
| 公開(公告)號: | CN103309794A | 公開(公告)日: | 2013-09-18 |
| 發明(設計)人: | 陳希;任遠;張雨陽;侯祥泰 | 申請(專利權)人: | 北京航空航天大學 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34 |
| 代理公司: | 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 | 代理人: | 成金玉;賈玉忠 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 數據 采集 關鍵字 挖掘 自動 日志 生成 系統 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于數據采集與關鍵字挖掘的自動日志生成系統及方法,屬于計算機技術領域。
背景技術
個人計算機一詞源自于1981年IBM的第一部桌上型計算機型號PC,在此之前有Apple?II的能獨立運行、完成特定功能的個人計算機。個人計算機不需要共享其他計算機的處理、磁盤和打印機等資源也可以獨立工作。今天,個人計算機一詞則泛指所有的個人計算機、如桌上型計算機、筆記型計算機、或是兼容于IBM系統的個人計算機等。基于個人計算機的功能面向使用計算機進行工作、學習、娛樂、溝通的用戶的應用軟件種類十分繁多,功能也十分強大。
長時間使用個人計算機工作學習的人都會面臨時間分配的問題,集娛樂與學習工作功能于一體的計算機能幫助提高效率,同時也有可能導致對時間分配不合理,花費過多的時間在娛樂上導致工作學習的時間被壓縮,特別是對于大學生,這個問題更加嚴重。因此需要一個對時間進行管理的個人計算機應用軟件。
當前計算機所提供的工作日志一般有Linux系統下的工作日志,該日志記錄了計算機所有的操作詳情。但是使用起來過于復雜,并且數據也太過龐大,所以這并不適合普通用戶。Windows系統在運行的過程中也會留下許多痕跡,記錄計算機工作情況,并且以最直觀和的圖表等形式展現給用戶是希望做到的。如何對數據的分析和提煉、如何展示才能有更好的用戶體驗,這是值得去研究的部分。
數據挖掘,又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。通過對個人計算機中的信息進行采集,并運用數據挖掘領域中的算法將有用的信息提取出來并加以分析,產生的分析結果對用戶的使用會有很大幫助。
現有技術之中,結合鍵盤鼠標活動狀態的數據加以推斷分析進程類型的技術少有開發,由于判斷精度是技術的難點之一,對計算機工作領域的了解的局限性也是實驗設計局限的原因。
發明內容
本發明的技術解決問題是:克服現有技術的不足,提供一種基于數據采集與關鍵字挖掘的自動日志生成系統,具有良好的用戶體驗,直觀地展現系統數據,并且定時向用戶推送工作日志和優化建議,能夠為用戶提供良好的工作管理協助,提高用戶工作效率,適宜處于工作環境下的科研以及學習的人群。
本發明技術解決方案:一種基于數據采集與關鍵字挖掘的自動日志生成系統,其特征在于包括:數據采集部分、數據分析部分、數據展示部分;所述數據采集部分包括鍵盤監聽模塊、剪貼板監聽模塊、鼠標監聽模塊、進程監聽模塊和數據存儲模塊;所述數據分析部分包括進程數據分析模塊、鼠標鍵盤分析模塊;數據展示部分包括數據即時展示模塊和定時工作日志推送模塊;
鍵盤監聽模塊,實現監聽用戶使用鍵盤的信息;用戶按下的每個鍵位都會監聽并記錄下來,監聽得到的信息將會以字符串的形式記錄下來,此信息將會送往數據存儲模塊;
剪貼板監聽模塊,實現監聽用戶使用Windows操作系統剪貼板的情況;當剪貼板中的數據(主要是文字數據)發生變化時,將會對變化后的數據記錄下來,數據將會送往數據存儲模塊;
鼠標監聽模塊,實現對鼠標的使用信息監聽并記錄;記錄鼠標的點擊頻率,每間隔一段時間將會對鼠標的點擊次數進行一次統計,以文字的形式記錄下來,記錄的數據將會送往數據存儲模塊;
進程監聽模塊,實現對Windows操作系統進程的使用情況進行記錄,包括進程號、進程名、占內存大小,起始時間、占CPU百分比;過一段時間(如5s)進行刷新,將記錄數據送至數據存儲模塊;
數據存儲模塊,實現數據存儲功能,以數據庫的形式展示;存儲收集到的系統數據,對這些數據進行一些基礎的管理以及保存的工作,數據存儲模塊中的數據將會在需要的時候被送到數據分析部分以及數據展示部分中的各模塊;
進程數據分析模塊,對采集并存儲到數據存儲模塊的進程信息進行數據挖掘分析;將采集到的進程名與本自動日志生成系統預存在進程分析模塊中的進程白名單相比對,得到第一級狀態分類判斷結果,然后狀態分類則進入更細化高級的分類判斷之中:包括所占內存與標準活動內存相比較,線程數與標準線程數相比較,優先級判斷活動類型,啟動次數則在數據挖掘環節作為階段活動統計信息呈現出來;
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