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申请/专利权人：中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司

摘要：本发明提供核心网隐患排查方法、装置、电子设备和存储介质，包括：接入实时告警流，对所述实时告警流进行预处理，得到告警特征数据；获取待判定数据，将所述待判定数据和所述告警特征数据输入至异常检测模型，得到初始异常判定结果；基于核密度估计对所述初始异常判定结果进行修正，输出异常定位结果。本发明通过对告警流进行预处理，再进行网络告警矢量化，输入异常检测模型进行检测，最后通过核密度估计进行修正，能及时发现网络中比较隐蔽的故障，提高判断速度和准确度。

主权项：1.核心网隐患排查方法，其特征在于，包括：接入实时告警流，对所述实时告警流进行预处理，得到告警特征数据；获取待判定数据，将所述待判定数据和所述告警特征数据输入至异常检测模型，得到初始异常判定结果；基于核密度估计对所述初始异常判定结果进行修正，输出异常定位结果；其中，所述接入实时告警流，对所述实时告警流进行预处理，得到告警特征数据，具体包括：接入kafka实时告警流接口，获取预设制式核心网的全量告警字段，对所述全量告警字段分别进行去噪、标准化和时间切片处理，得到预处理告警数据；所述时间切片处理为按照预设切片时长进行的文本切片采样处理；将所述预处理告警数据进行矢量化，依据预设特征字段提取矢量化后的预处理告警数据，获得具有和所述预设特征字段相同维度的告警矢量化数据；按照性能数据、拨测数据、工程数据和资源数据将所述告警矢量化数据进行分类，得到所述告警特征数据；其中，所述获取待判定数据，将所述待判定数据和所述告警特征数据输入至异常检测模型，得到初始异常判定结果，具体包括：获取具有预设维度的待判定数据，联合所述告警特征数据进行分类，得到模型输入数据；将所述模型输入数据输入至所述异常检测模型，经过去负、异常检测和投票，得到所述初始异常判定结果；其中，所述获取具有预设维度的待判定数据，联合所述告警特征数据进行分类，得到模型输入数据，具体包括：分别获取性能数据、拨测数据、工程数据和资源数据，构成所述待判定数据；将所述告警特征数据进行数据清洗，生成新的输入字段集合，所述输入字段集合包括size、diff1day、diff7day和pool_diff；其中，Size字段代表当前5分钟时间切片内的告警量，diff1day字段代表当前5分钟时间切片的告警量与昨日同时间段5分钟时间切片的告警量差值大小，diff7day字段代表当前5分钟时间切片的告警量与上周同时间段5分钟时间切片的告警量差值大小，pool_diff字段代表本网元size值与pool内平均size值的差值大小；将所述待判定数据中的遗失数据用0补齐，获得补齐后的待判定数据；将所述输入字段集合和所述补齐后的待判定数据按照信令面和用户面进行分类，得到所述模型输入数据；其中，所述将所述模型输入数据输入至所述异常检测模型，经过去负、异常检测和投票，得到所述初始异常判定结果，具体包括：将所述模型输入数据输入至异常检测模型进行计算，通过以下模块对所述模型输入数据进行处理：去负模块，用于将diff1day、diff7day、pool_diff的负值设为0；异常检测模块，用于采用从PYOD工具库中选取的多种异常检测算法，对所述去负模块输出的结果进行异常检测，得到多维变量，所述多维变量的每一维度为一种异常检测算法判断的是否异常结果；投票模块，用于对所述异常检测模块输出的结果进行投票，当两种以上异常检测算法判断出当前模型输入数据为异常时，将当前模型输入数据判定为异常。

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