摘要：随着软件规模的不断增长，日志在故障检测中发挥着愈加重要的作用。然而，目前软件日志缺乏统一标准，常受开发人员个人习惯影响，为大规模系统中日志的自动化分析带来了挑战。其中，日志函数的识别作为日志分析的前提条件，对分析结果有着直接影响。提出了一种基于机器学习的方法以支持日志自动识别。通过系统分析广泛使用的大规模开源软件，总结出日志函数编写的主要形式，并提取不同形式间的共性特征，进而基于机器学习实现了自动日志识别工具iLog。实验显示，使用iLog识别的日志函数能力平均为使用特定关键字的76倍，十折交叉验证得到iLog的分析结果的F-Score为0．93。

关键词：日志函数 机器学习 静态分析 代码质量 故障检测 

单位：国防科学技术大学计算机学院; 湖南长沙410073