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龙图腾网恭喜苏州盖雅信息技术有限公司申请的专利一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117707819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311595077.3，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法是由顾浩设计研发完成，并于2023-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于TF‑IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法，包括：基于预构建的故障仿真模型注入故障，在注入故障的过程中，采集与预设的故障指标相对应的基准数据，将基准数据存入预设的指标库中；接收故障界定指令，基于预构建的故障界定模型，将故障界定指令中的故障数据与指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度；基于相似度，推送处理方案；其中，基于相似度，推送处理方案至少包括：若存在与故障数据相似的目标基准数据，则推送目标基准数据对应预设的处理方案。本申请能够不间断的自主引入故障，并采集故障指标相关数据，自动扩充可供比对的故障样本量，还能利用TF‑IDF加权余弦相似性算法实现对故障的快速界定和定位。

本发明授权一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法，其特征在于，包括：基于预构建的故障仿真模型注入故障，在注入故障的过程中，采集与预设的故障指标相对应的基准数据，将所述基准数据存入预设的指标库中；所述预设的故障指标具体为应用级指标和容器级指标；所述应用级指标从服务进程的引用逻辑中采集，用于反映服务质量；所述容器级指标从服务容器的运行环境中采集，用于反映服务的虚拟化资源占用；接收故障界定指令，基于预构建的故障界定模型，将故障界定指令中的故障数据与所述指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度；基于所述相似度，推送处理方案；其中，所述基于所述相似度，推送处理方案至少包括：若存在与所述故障数据相似的目标基准数据，则推送所述目标基准数据对应预设的处理方案；预设有若干个并发故障集合，每一所述并发故障集合中至少包含若干个基准数据，且属于同一并发故障集合内的所有基准数据满足：当其中一个基准数据所对应的故障发生时，将引发对应的并发故障集合内的其他基准数据所对应的故障；所述方法还包括：在确定得出目标基准数据之后，若所述目标基准数据存在于任意并发故障集合，则新建优先比对集合，所述优先比对集合内包含了所述目标基准数据所处的并发故障集合内的所有基准数据，并设定有效时长；并在新建后的有效时长后，删除所述优先比对集合；所述将故障界定指令中的故障数据与所述指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度，包括：若存在优先比对集合，则先将所述故障数据与优先比对集合内的所有基准数据进行比对，并确定相似度；若未找到与所述故障数据相似的目标基准数据，则再将所述故障数据与除了优先比对集合之外的其他所有基准数据进行比对，并分别确定相似度；若不存在优先比对集合，则将所述故障数据与所述指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度；所述方法还包括：计算任意两个基准数据的相似度，并将所述相似度添加至预设的对照表中；所述将故障界定指令中的故障数据与所述指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度，包括：从所述指标库中筛选出参考数据，所述参考数据是指满足预设条件的基准数据；将所述故障数据与所述参考数据进行比对，并计算得出参考相似度；若所述参考相似度不小于预设的相似度阈值，则说明所述参考数据与所述故障数据相似，将所述参考数据作为目标基准数据；若所述参考相似度低于预设的相似度阈值，则结合预设的对照表，将除了参考数据之外的其他基准数据所对应的相似度与所述参考相似度做差，求得相似度差值；基于相似度差值以及预设的多个比对梯队，将除了参考数据之外的其他基准数据添加至对应的比对梯队内；其中，每一比对梯队均预先定义有一个差值范围和一个比对优先级，优先级越高的比对梯队内的所有基准数据越优先与故障数据进行比对；基于优先级高低，顺次将比对梯队内的基准数据与所述故障数据进行比对并确定相似度。

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