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申请/专利权人：南京烽火星空通信发展有限公司
摘要：本发明公开了一种基于有监督机器学习方法的分类和分析方法，属于数据分析领域，前期需要基于专家经验库编写自动标注SQL慢原因的原因标注程序；随后，本发明使用原因标注程序对海量SQL数据进行原因标注，得到带有标号的数据；其次，使用有监督的机器学习算法对已有标签的数据特征进行模拟训练得到分类模型；最后，根据原因标注程序中标号和具体执行慢原因的映射关系，统计得出被分类SQL的具体执行慢原因；其中，原因标注程序可以自动地对SQL执行慢原因进行标注，省去了人工标注执行慢原因所需消耗的时间和人力，此技术方案在大数据时代更具实用性。
主权项：1.一种基于有监督机器学习的SQL运行慢原因分析方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1，收集过往的执行慢的SQL运行数据；步骤2，基于收集的SQL运行数据，提取所需的特征向量得到SQL对应的特征数据集；步骤3，对特征数据集进行数据预处理，包括数据清洗、数据归一化；步骤4，基于专家经验库编写自动标注SQL慢原因的原因标注程序，并对步骤3输出的特征数据集进行原因的标注并打上对应的标号，得到有标签的特征数据集；步骤5，对步骤4输出的已标记的数据，使用有监督的机器学习算法实现分类模型的训练和测试，得到分类模型；步骤6，对于待分析的已执行结束的慢SQL，使用步骤5得到的分类模型，对慢SQL进行分类，从而得到慢SQL的具体慢的原因；步骤7，由于可能会有新的类型的执行慢SQL出现，所以每过一个时间周期需要扩展和完善用于自动标注慢的原因的专家经验库，从而更新原因标注程序以保障SQL慢原因分析的准确性；相应的，用于训练分类模型的数据集的标记会随之变化，就需要基于新的训练集数据重新训练模型得到新的分类模型。
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百度查询： 南京烽火星空通信发展有限公司 一种基于有监督机器学习的SQL运行慢原因分析方法
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