申请/专利权人：平安付科技服务有限公司

申请日：2021-12-20

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114218403B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F11/07;G06F11/30;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/08;G06N5/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.04.08#实质审查的生效;2022.03.22#公开

摘要：本申请涉及数据分析技术领域，揭露一种基于知识图谱的故障根因定位方法、装置、设备及介质，其中方法包括获取样本数据和异常告警数据；通过对样本数据进行编码和特征筛选，得到时序特征，并计算时序特征的异常波动时间区间，得到异常信息，以及构建知识图谱；获取知识图谱中的链路关系数据，并将链路关系数据中的每个节点进行编码，得到节点编码，并对节点编码进行向量化和节点属性特征进行，得到训练数据；将异常信息作为目标训练特征向量，并将训练数据对目标训练特征向量进行训练，得到根因概率。本申请还涉及区块链技术，训练数据存储于区块链中。本申请通过链路关系和节点属性特征的融合特征，进行根因分析，提高故障分析的准确度。

主权项：1.一种基于知识图谱的故障根因定位方法，其特征在于，包括：获取监控系统中的序列检测原始数据和云原始监控系统中的各个时刻的异常告警数据，并将所述序列检测原始数据存储于时序数据库中，得到样本数据，以及将所述异常告警数据作为根因项原始数据；通过对所述样本数据进行编码和特征筛选，得到时序特征，并计算所述时序特征的异常波动时间区间，得到异常信息；将所述根因项原始数据中的原生系统服务接口作为节点、服务之间的调用链路作为关系、以及数据特征作为属性，构建知识图谱；获取所述知识图谱中的链路关系数据，并将所述链路关系数据中的每个节点进行编码，得到节点编码，并对所述节点编码进行向量化处理，得到节点向量；获取所述节点向量对应的节点属性特征，并将节点属性特征拼接到所述节点向量，得到训练数据；将所述异常信息作为目标训练特征向量，并将所述训练数据对所述目标训练特征向量进行训练，得到根因概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安付科技服务有限公司 基于知识图谱的故障根因定位方法、装置、设备及介质

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