应用于数据地图的推荐方法和系统

    公开(公告)号:CN118861407A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410521731.4

    申请日:2024-04-28

    Abstract: 本发明提供了一种应用于数据地图的推荐方法和系统,包括:步骤1:将数据地图中的数据加工到知识图谱中;步骤2:对用户输入的搜索词进行分析与处理,将用户的输入规则化为知识图谱中的实体名称;步骤3:判断用户输入的搜索意图,并对输入进行处理与分析,若用户的输入无法在知识图谱中找到对应的实体,则通过相似度计算确认实体,或通过推荐的方式将实体信息补全,然后再进行推荐,推荐的依据包括专家知识、业务关系、通过用户行为分析得到的热度数据和关注度数据。本发明将数据地图中的元数据信息和实体画像的数据构建为知识图谱,便于在获取数据之后能够高效地获取相关联的信息,可以在数据地图中快速、便捷地获取有价值的数据。

    多指标智能动态阈值监控方法及系统

    公开(公告)号:CN115794532A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202111057936.4

    申请日:2021-09-09

    Abstract: 本发明提供了一种多指标智能动态阈值监控方法及系统,包括:获取过去时间内的监控历史数据,经数据清洗后转换为时间序列形式;获取业务特征,计算时间序列的技术特征,将技术特征和业务特征保存于数据库;根据技术特征和业务特征,匹配时间序列预测算法,查询参数,使用预测算法预测未来单位时间内的监控指标数据;根据技术特征和业务特征,匹配监控策略,以预测数据为基准,计算阈值上限和下限,生成未来单位时间内的动态阈值序列,保存于数据库;获取监控指标的实时数据,对比实时数据和动态阈值序列,满足告警判定策略,则触发告警。本发明无需人工依赖业务经验制定监控策略,稳定性强,节省人力成本,能够自适应地调整监控策略。

    一种业务数据的时间序列可复用异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114548465A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202011305978.0

    申请日:2020-11-19

    Abstract: 本发明提供了一种业务数据的时间序列可复用异常检测方法及系统,包括:步骤1:获取业务历史数据,根据数据平稳性、周期性、相关性和时间粒度对业务数据进行检测;步骤2:根据上述检测结果为所述业务数据匹配适合的时间序列算法,形成映射关系;步骤3:将所述时间序列和算法的映射关系及参数保存在样本库;步骤4:获取同一业务实时数据,根据步骤3样本库中的映射算法及最优参数对所述业务数据进行预测,根据预测结果确定预测区间;步骤5:比较实际值和同时段预测区间的关系,连续超出预测范围10次以上进行告警。本发明可以动态阈值实时监测,无需过多的人为参与,减少告警的误报漏报,有效节省人力成本。

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