告警挖掘模型确定方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113806415B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202010549255.9

    申请日:2020-06-16

    Abstract: 本发明公开一种告警挖掘模型确定方法、装置、设备和存储介质,属于数据分析处理技术领域。该方法包括:根据初始全量挖掘参数对训练数据进行挖掘,得到所有告警关联关系集合,进而根据规则库和所有告警关联关系集合标记指定告警,并根据测试数据和标记的指定告警进行指定告警挖掘,在挖掘结果满足收敛条件的情况下,生成告警挖掘模型。这样在全量挖掘基础上,通过对指定告警挖掘进行标记,并在此基础上进行分析和迭代,使得告警关联关系的确定性不断增强,从而科学地得到告警挖掘模型。

    虚拟网络事件聚合方法及装置
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118118316A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202211511575.0

    申请日:2022-11-29

    Abstract: 本发明实施例提供了一种虚拟网络事件聚合方法,通过将核心网络划分为多个社区,其中,多个社区包括IT层社区、网元层社区、重叠社区;之后判断上报事件的所属社区,其中,若上报事件属于重叠社区,对与上报事件关联的IT层社区和网元层社区进行合并;最后根据上报事件的所属社区进行事件聚合,解决了相关技术中无法充分考虑复杂的核心网架构中的事件之间的关系,无法准确、高效地进行事件聚合的问题,达到事件聚合效率高准确率高的技术效果。

    一种构造云化网络告警根因关系树模型方法和装置

    公开(公告)号:CN112580678A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201910937273.1

    申请日:2019-09-29

    Abstract: 根据本发明实施例提供的一种构造云化网络告警根因关系树模型方法和装置,通过机器学习将从传统网络中挖掘出来的第一告警树模型按照不同的分类类别确定其对应的分类权重值,在待建模网络中,将挖掘得到的第二告警数据,采用同样的机器学习使用传统网络得到的分类权重值进行建模得到第二告警树模型,从而实现了在传统网络的基础上,对新网络的告警根因关系树模型的建立,同时采用机器学习的方式,使得模型的建立过程变得更加的灵活和准确。

    一种Windows窗口对象标识方法及装置

    公开(公告)号:CN105487765A

    公开(公告)日:2016-04-13

    申请号:CN201410483798.X

    申请日:2014-09-19

    CPC classification number: G06F9/451 G06F3/048 G06F8/34

    Abstract: 本发明提供Windows窗口对象标识方法及装置。所述方法包括如下步骤:在操作人员选择待选对象列表中记录的表项后,接收操作人员所选表项的信息;根据操作人员所选表项与待选对象的对应关系,提示操作人员其所选择的对象。所述装置包括:表项选择信息接收模块:用于在操作人员选择待选对象列表中记录的表项后,接收操作人员所选表项的信息;表项选择提示模块:用于根据操作人员所选表项与待选对象的对应关系,提示操作人员其所选择的对象。通过本发明提供的方法和装置,操作人员无需将光标拖拽到对象所在区域,也可以准确地查找待查找的对象。

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