公开(公告)号：CN114780290A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210380879.1

申请日：2022-04-12

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 谭倩 ,  韩言妮 ,  魏千博 ,  房晶 ,  马柳

IPC: G06F11/14 ,  H04L61/4511 ,  H04L61/5007

Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解的数据还原方法及系统，其方法包括：S1：获取内容分发网络的原始流量数据，基于原始流量数据中的域名、时间和服务器IP地址构建三阶张量其中，N、P、Q分别为域名、时间和CDN服务器IP地址的维度；S2：基于原始流量数据的时间与流量，构建二维矩阵S3：采用梯度下降法对X和Y进行求解，得到核心三阶张量A，二维矩阵R、二维矩阵S和二维矩阵T，根据A、R、S和T对X进行还原，填补缺失值，得到还原后的三阶张量X'。本发明提供的方法，利用张量分解算法，建立高阶张量模型，并结合历史数据形成二维矩阵对稀疏数据进行填补，以提升数据利用效率。

公开(公告)号：CN114780290B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210380879.1

申请日：2022-04-12

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 谭倩 ,  韩言妮 ,  魏千博 ,  房晶 ,  马柳

IPC: G06F11/14 ,  H04L61/4511 ,  H04L61/5007

Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解的数据还原方法及系统，其方法包括：S1：获取内容分发网络的原始流量数据，基于原始流量数据中的域名、时间和服务器IP地址构建三阶张量#imgabs0#其中，N、P、Q分别为域名、时间和CDN服务器IP地址的维度；S2：基于原始流量数据的时间与流量，构建二维矩阵#imgabs1#S3：采用梯度下降法对X和Y进行求解，得到核心三阶张量A，二维矩阵R、二维矩阵S和二维矩阵T，根据A、R、S和T对X进行还原，填补缺失值，得到还原后的三阶张量X'。本发明提供的方法，利用张量分解算法，建立高阶张量模型，并结合历史数据形成二维矩阵对稀疏数据进行填补，以提升数据利用效率。

公开(公告)号：CN118468168A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410376135.1

申请日：2024-03-29

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 魏千博 ,  谭倩 ,  张妍 ,  徐震 ,  谭红艳

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种易解释的高效故障诊断方法及装置，涉及故障诊断技术领域。所述方法包括：获取云服务系统的指标数据；将所述指标数据输入故障诊断模型，得到所述故障诊断模型输出的故障诊断结果；所述故障诊断结果包括故障组件的位置与历史故障信息；其中，所述故障诊断模型包括：故障定位模块，用于基于云服务系统组件和所述指标数据中异常指标集合的包含关系与所述指标数据，确定所述故障组件的位置；故障关联模块，用于基于多个相似性指标确定与故障组件相关的所述历史故障信息。本申请提供的易解释的高效故障诊断方法及装置，可以提高故障定位以及历史故障信息匹配的准确性。