基于alpha稳态过程的多分形Web日志仿真生成算法

　　运行在服务器集群的软件系统需要Web日志的大规模数据集以满足性能测试的需求，但现有仿真生成算法因模型单一而无法满足要求。针对此问题，提出一种基于alpha稳态过程的多分形Web日志的仿真生成算法。首先，在长相关尺度（ LRD）下采用alpha稳态过程来描述Web日志的自相似性；其次，在短相关尺度（RSD）下采用二项式6模型描述Web日志的多重分形性；最后，将长相关模型和短相关模型融合于改进的ON/OFF框架中。与单一的模型相比，新算法的参数物理意义明确，具有良好的自相似性和多分形性。实验结果表明，该算法能够较准确地模拟真实Web日志，可以有效地应用于Web日志大规模数据集的仿真生成。