[發(fā)明專利]基于人工智能的程序故障處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110040474.9 | 申請日： | 2021-01-13 |
| 公開（公告）號： | CN112699048A | 公開（公告）日： | 2021-04-23 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 熊有益;董慶文;朱宇 | 申請（專利權(quán)）人： | 騰訊科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06F11/36 | 分類號： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270 | 代理人： | 高天華;張穎玲 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 人工智能 程序 故障 處理 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的程序故障處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)；方法包括：獲取程序的運行數(shù)據(jù)；對運行數(shù)據(jù)進行特征提取處理，得到運行數(shù)據(jù)的故障特征；基于運行數(shù)據(jù)的故障特征，確定在不同候選故障類型下故障特征的條件概率；基于運行數(shù)據(jù)的先驗概率以及在不同候選故障類型下故障特征的條件概率進行預(yù)測處理，得到程序的故障類型。通過本申請能夠準確檢測程序的故障類型。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及人工智能技術(shù)，尤其涉及一種基于人工智能的程序故障處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是計算機科學(xué)的一個綜合技術(shù)，通過研究各種智能機器的設(shè)計原理與實現(xiàn)方法，使機器具有感知、推理與決策的功能。人工智能技術(shù)是一門綜合學(xué)科，涉及領(lǐng)域廣泛，例如自然語言處理技術(shù)以及機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等幾大方向，隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，并發(fā)揮越來越重要的價值。
相關(guān)技術(shù)中缺乏基于人工智能對程序進行故障分析的有效方案，主要依賴于人工對程序的運行數(shù)據(jù)進行分析判斷，以實現(xiàn)程序故障檢測。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實施例提供一種基于人工智能的程序故障處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，能夠準確檢測程序的故障類型。
本申請實施例的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
本申請實施例提供一種基于人工智能的程序故障處理方法，包括：
獲取程序的運行數(shù)據(jù)；
對所述運行數(shù)據(jù)進行特征提取處理，得到所述運行數(shù)據(jù)的故障特征；
基于所述運行數(shù)據(jù)的故障特征，確定在不同候選故障類型下所述故障特征的條件概率；
基于所述運行數(shù)據(jù)的先驗概率以及在不同候選故障類型下所述故障特征的條件概率進行預(yù)測處理，得到所述程序的故障類型。
本申請實施例提供一種程序故障處理裝置，包括：
獲取模塊，用于獲取程序的運行數(shù)據(jù)；
提取模塊，用于對所述運行數(shù)據(jù)進行特征提取處理，得到所述運行數(shù)據(jù)的故障特征；
確定模塊，用于基于所述運行數(shù)據(jù)的故障特征，確定在不同候選故障類型下所述故障特征的條件概率；
預(yù)測模塊，用于基于所述運行數(shù)據(jù)的先驗概率以及在不同候選故障類型下所述故障特征的條件概率進行預(yù)測處理，得到所述程序的故障類型。
上述技術(shù)方案中，所述提取模塊還用于對所述運行數(shù)據(jù)進行非統(tǒng)計特征提取，得到所述運行數(shù)據(jù)的非統(tǒng)計特征；
對所述運行數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計特征提取，得到所述運行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征；
將所述運行數(shù)據(jù)的非統(tǒng)計特征和所述運行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征的集合作為所述運行數(shù)據(jù)的故障特征；
其中，所述統(tǒng)計特征的類型包括以下至少之一：行為序列特征、故障關(guān)鍵字；所述非統(tǒng)計特征的類型包括以下至少之一：程序狀態(tài)、版本號、運行環(huán)境、硬件信息、運行時間。
上述技術(shù)方案中，所述提取模塊還用于對所述運行數(shù)據(jù)中的歷史點擊行為數(shù)據(jù)進行遍歷處理，得到所述歷史點擊行為數(shù)據(jù)中每個歷史點擊信息的時間戳；
對所述每個歷史點擊信息的時間戳進行降序排序，將排序在前的部分時間戳對應(yīng)的歷史點擊信息，確定為有效期內(nèi)的歷史點擊信息；
將所述有效期內(nèi)的歷史點擊信息的集合作為所述運行數(shù)據(jù)的行為序列特征。
上述技術(shù)方案中，所述提取模塊還用于對所述運行數(shù)據(jù)中的日志數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵字過濾處理，得到所述日志數(shù)據(jù)中的故障關(guān)鍵字；
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