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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于异常关联图与图神经网络的云平台故障根因分析方法，属于故障根因分析领域，用于解决具有复杂网络拓扑且存在海量告警的云平台中的故障根因分析问题。首先对获取到的告警日志数据进行分类、向量化表示等预处理操作，然后学习告警事件序列的因果结构，构建异常关联图。接着，构建了一个基于异常关联图、图神经网络和机器学习的故障根因定位模型。该模型采用权重阈值采样机制对邻居节点进行采样。以减少噪声干扰，并且利用GAT提取节点特征，有效地表示节点间复杂的依赖关系。最后，采用LGBM进行分类，实现根因定位。此外，通过相似度分析生成可解释的报告，为工程师修复故障提供参考。
主权项：1.一种基于异常关联图与图神经网络的云平台故障根因分析方法，其特征在于：包括以下四个步骤：1对告警日志数据进行预处理，将告警日志进行分类和向量化表示，并从中获取节点的统计特征和初始文本特征；2通过因果学习算法学习告警事件之间的因果关系，构建异常关联图；3构建基于异常关联图、图神经网络和机器学习的故障根因定位模型，采用历史数据训练模型，将训练好的模型用于根因定位，输出根因定位结果；4对根因定位结果进行可解释性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于异常关联图与图神经网络的云平台故障根因分析方法
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