业务系统异常数据的处理方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113687972A(43)申请公布日2021.11.23(21)申请号202111003947.4(22)申请日2021.08.30(71)申请人中国平安人寿保险股份有限公司地址518033广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46层(72)发明人李明凡(74)专利代理机构北京市京大律师事务所11321代理人姚维(51)Int.Cl.G06F11/07(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图2页(54)发明名称业务系统异常数据的处理方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明涉及人工智能技术领域，提供一种业务系统异常数据的处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高业务系统异常数据的故障归因分析准确性。业务系统异常数据的处理方法包括：对初始业务系统样本数据依次进行特征矢量融合和特征矢量叠加，得到目标虚拟特征矢量，初始业务系统样本数据用于指示业务系统的调用异常数据和运行异常数据；通过目标虚拟特征矢量，对预置的初始故障归因模型进行训练得到目标故障归因模型；调用目标故障归因模型对待处理的业务系统异常数据进行故障归因分析，得到初始分析结果；通过参考故障信息对初始分析结果进行验证得到目标分析结果。此外，本发明还涉及区块链技术，待处理的业务系统异常数据可存储于区块链中。CN113687972ACN113687972A权利要求书1/2页1.一种业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述业务系统异常数据的处理方法包括：获取初始业务系统样本数据，对所述初始业务系统样本数据依次进行特征矢量融合和特征矢量叠加，得到目标虚拟特征矢量，所述初始业务系统样本数据用于指示业务系统的调用异常数据和运行异常数据；通过所述目标虚拟特征矢量，对预置的初始故障归因模型进行训练，得到目标故障归因模型；获取待处理的业务系统异常数据，调用所述目标故障归因模型，对所述待处理的业务系统异常数据进行故障归因分析，得到初始分析结果；获取参考故障信息，通过所述参考故障信息对所述初始分析结果进行验证，得到目标分析结果。2.根据权利要求1所述的业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述获取初始业务系统样本数据，对所述初始业务系统样本数据依次进行特征矢量融合和特征矢量叠加，得到目标虚拟特征矢量，所述初始业务系统样本数据用于指示业务系统的调用异常数据和运行异常数据，包括：获取初始业务系统样本数据，对所述初始业务系统样本数据依次进行预处理、特征提取和特征矢量运算，得到初始特征矢量，所述初始业务系统样本数据用于指示业务系统的调用异常数据和运行异常数据；对所述初始特征矢量进行均值计算，得到已融合特征矢量，并按照预设比例，将所述已融合特征矢量叠加至所述初始特征矢量，得到目标虚拟特征矢量。3.根据权利要求1所述的业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述通过所述目标虚拟特征矢量，对预置的初始故障归因模型进行训练，得到目标故障归因模型，包括：通过预置的初始故障归因模型，对所述目标虚拟特征矢量进行故障的前向预测和故障信息匹配，得到故障预测结果，所述故障预测结果包括故障概率值、故障原因和故障类型；获取所述初始业务系统样本数据的标签故障信息，将所述故障预测结果与所述标签故障信息进行对比，得到新损失函数值，所述标签故障信息用于指示标签信息中标记的故障信息；获取基于所述初始业务系统样本数据的原始损失函数值，根据所述新损失函数值和所述原始损失函数值确定目标损失函数值；调用预置的梯度反向传播算法，基于所述目标损失函数值，对所述初始故障归因模型进行参数调整，得到目标故障归因模型。4.根据权利要求1所述的业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述获取参考故障信息，通过所述参考故障信息对所述初始分析结果进行验证，得到目标分析结果，包括：获取参考故障信息，并将所述初始分析结果与所述参考故障信息进行匹配，得到目标匹配度；判断所述目标匹配度是否大于预设阈值，若所述目标匹配度大于预设阈值，则将所述初始分析结果确定为目标分析结果。5.根据权利要求4所述的业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述获取参考故障信息，并将所述初始分析结果与所述参考故障信息进行匹配，得到目标匹配度，包括：2CN113687972A权利要求书2/2页对所述待处理的业务系统异常数据依次进行分类和故障贡献度的计算，得到目标故障贡献度；从预置故障信息库中匹配与所述目标故障贡献度对应的参考故障信息，并通过预置的相似度算法，计算所述初始分析结果与所述参考故障信息的相似度，得到目标匹配度。6.根据权利要求1所述的业务系统异常数据的处理方法，其特征在于，所述获取