[發明專利]數據處理方法、裝置、存儲介質和處理器

有效

• 申請號: 201710980992.2
• 申請日: 2017-10-17
• 公開（公告）號: CN109685217B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 李剛毅;趙小光;譚國蘋;趙國陽;劉剛;胡亞平;王會臣;劉曉靜;王平平;馬增納
• 申請（專利權）人: 博彥科技股份有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

本發明公開了一種數據處理方法、裝置、存儲介質和處理器。其中，該方法包括：確定產生待處理數據；根據數據模型對待處理數據進行類別區分得到待處理數據的類型，其中，數據模型是使用訓練數據通過機器學習算法訓練得到的；根據待處理數據的類型進行關聯性預測，其中，關聯性預測用于預測與產生類型的待處理數據之后發生的事件。本發明解決了現有技術無法根據歷史信息對將要發生的事件進行預測的技術問題。

技術領域

本發明涉及計算機領域，具體而言，涉及一種數據處理方法、裝置、存儲介質和處理器。

背景技術

在計算機領域中，為了準確確定計算機的運行狀態，通常使用日志文件來記錄系統操作事件，進而可以根據日志文件中記錄的歷史事件進行查詢已經發生過的事件，但是對于多子系統、多模塊架構的復雜的系統，每個子系統和/或模塊可能存在分離的日志文件和檢測系統。因而無法綜合自動地分析各個子系統和/或模塊上發生的事件，揭露發生在不同子系統和/或模塊上發生的事件之間的關聯關系，從而快速實現問題定位和預測。

針對上述現有技術無法根據歷史信息對將要發生的事件進行預測的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種數據處理方法、裝置、存儲介質和處理器，以至少解決現有技術無法根據歷史信息對將要發生的事件進行預測的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種數據處理方法，包括：確定產生待處理數據；根據數據模型對所述待處理數據進行類別區分得到所述待處理數據的類型，其中，所述數據模型是使用訓練數據通過機器學習算法訓練得到的；根據所述待處理數據的類型進行關聯性預測，其中，所述關聯性預測用于預測在產生所述類型的待處理數據之后發生的事件。

進一步地，在根據所述數據模型對所述待處理數據進行類別區分分類之前，所述方法還包括：對所述待處理數據進行規范化處理，其中，所述規范化處理包括以下至少之一：數據格式的轉換、非標準數據值映射為標準值。

進一步地，根據所述待處理數據的類型進行關聯性預測包括：利用預設關聯性預測算法計算不同類型的所述待處理數據在預定條件下的關聯性概率，其中，所述預定條件包括預定時間范圍和/或在預定物理范圍，所述預定物理范圍包括產生所述待處理數據的生成位置；根據不同類型的所述待處理數據之間的所述關聯性概率，合并不同類型的所述待處理數據；和/或根據不同類型的所述待處理數據之間的所述關聯性概率，預測在產生待處理數據的情況下，產生與所述待處理數據相關聯的另一種數據的概率。

進一步地，根據不同類型的所述待處理數據之間的所述關聯性概率，合并不同類型的所述待處理數據包括：判斷不同類型的所述待處理數據之間的所述關聯性概率是否高于預定閾值；在所述關聯性概率高于預定閾值的情況下，合并所述關聯性概率對應的不同類型的所述待處理數據。

根據本發明的又一個實施例，還提供了一種存儲介質，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序運行時執行上述任一項所述的方法。

根據本發明的又一個實施例，還提供了一種處理器，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行上述任一項所述的方法。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種數據處理裝置，包括：確定單元，用于確定產生待處理數據；區分單元，用于根據數據模型對所述待處理數據進行類別區分得到所述待處理數據的類型，其中，所述數據模型是使用訓練數據通過機器學習算法訓練得到的；預測單元，用于根據所述待處理數據的類型進行關聯性預測，其中，所述關聯性預測用于預測在產生所述類型的待處理數據之后發生的事件。

進一步地，所述裝置還包括：規范化處理單元，用于在根據所述數據模型對所述待處理數據進行類別區分分類之前，對所述待處理數據進行規范化處理，其中，所述規范化處理包括以下至少之一：數據格式的轉換、非標準數據值映射為標準值。