申请/专利权人：中国建设银行股份有限公司

申请日：2021-12-03

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN114139636B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/2431

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.03.22#实质审查的生效;2022.03.04#公开

摘要：本发明提供了一种异常作业处理方法及装置，该方法包括：响应于检测指令，确定批量作业中的处于异常状态的目标作业；对所述目标作业的作业标识进行特征提取，获得所述作业标识对应的作业标识特征；将所述作业标识特征输入至预先构建的决策树模型，得到所述决策树模型输出的决策结果；根据所述决策结果确定所述批量作业中与所述目标作业的异常状态相关联的作业。应用本发明提供的异常作业处理方法，能够快速确定与目标作业的异常状态相关联的作业，从而可以确定出异常作业的影响范围，能够快速评估异常作业对整个批量以及业务系统的影响程度。

主权项：1.一种异常作业处理方法，其特征在于，包括：响应于检测指令，确定批量作业中的处于异常状态的目标作业；对所述目标作业的作业标识进行特征提取，获得所述作业标识对应的作业标识特征；将所述作业标识特征输入至预先构建的决策树模型，得到所述决策树模型输出的决策结果；根据所述决策结果确定所述批量作业中与所述目标作业的异常状态相关联的作业；所述决策树模型的构建过程，包括：获取所述批量作业的调度日志；基于所述批量作业中的各个作业之间的依赖关系，对所述调度日志进行关键字提取，获得各个作业关键字；对每个所述作业关键字进行特征提取，得到每个所述作业关键字对应的训练样本；将各个所述训练样本组成训练样本集，并将所述训练样本集放入预设的根节点；从放入所述根节点的所述训练样本集中选择一个最优特征；根据所述最优特征对所述训练数据集进行分割得到多个训练数据子集；对每个所述训练子集执行第一操作；所述第一操作包括：在各个所述训练数据子集满足预设的分类条件的情况下，构建每个所述训练数据子集对应的叶子节点，并将每个所述训练数据子集放入其对应的叶子节点中；对于每个所述叶子节点，对放入所述叶子节点的所述训练数据子集进行最优特征选取，若成功在所述训练数据子集中选取出新的最优特征，则基于所述新的最优特征对所述训练数据子集进行分割，得到多个新的训练数据子集；对每个所述新的训练数据子集重新执行所述第一操作，直至新的训练数据子集满足预设的停止迭代条件，以构建得到决策树模型，所述停止迭代条件包括：所有训练数据子集均已放入其各自对应的叶子节点中，或在新的训练数据子集中未成功选取出新的最优特征。

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权利要求：

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