通过优化传统技术，我们改进了无监督主成分分析（PCA）技术，解决了训练数据中未知日志事件的问题，并提高了日志表示的效果。研究比较了七种基于日志的异常检测方法，结果显示优化的无监督PCA技术在有限的训练数据和资源效率方面与先进的监督/半监督DL方法相似。证明了传统技术通过小而重要的改进具有的适应性和优势。

研究人员通过优化传统技术改进了无监督主成分分析（PCA）技术，并解决了未知日志事件的问题。他们比较了七种基于日志的异常检测方法，结果显示优化的无监督PCA技术在有限的训练数据和资源效率方面与先进的监督/半监督DL方法相似。这证明了传统技术通过小而重要的改进具有的适应性和优势。