[發(fā)明專利]基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202111060230.3 | 申請(qǐng)日: | 2021-09-10 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113760663A | 公開(公告)日: | 2021-12-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉洋 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 未鯤(上海)科技服務(wù)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F11/30 | 分類號(hào): | G06F11/30;G06K9/62;G06F16/27 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務(wù)所 44242 | 代理人: | 丁宇龍 |
| 地址: | 200135 上海市浦東新區(qū)*** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 線性 回歸 模型 白屏率 監(jiān)控 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì) | ||
本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露一種基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括通獲取樣本白屏數(shù)據(jù),并對(duì)樣本白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,得到基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù);采用線性歸一化算法,將基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù);基于梯度下降法,根據(jù)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的線性回歸模型;獲取監(jiān)控白屏數(shù)據(jù),并通過訓(xùn)練好的線性回歸模型對(duì)監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,得到預(yù)測(cè)值;統(tǒng)計(jì)監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)中的真實(shí)白屏率,并基于預(yù)測(cè)值與真實(shí)白屏率,觸發(fā)白屏告警信息。本申請(qǐng)還涉及區(qū)塊鏈技術(shù),監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。本申請(qǐng)基于線性回歸算法來預(yù)測(cè)白屏率,提高白屏率觸發(fā)告警的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。
背景技術(shù)
白屏率作為影響APP用戶體驗(yàn)的重要指標(biāo),備受開發(fā)運(yùn)營(yíng)等的關(guān)注,各大APP廠商都在如何快速影響白屏而努力,其中最主要的通知機(jī)制就是告警。影響白屏的因素很多比如網(wǎng)絡(luò)因素,前端js渲染快慢,js是否報(bào)錯(cuò),請(qǐng)求接口響應(yīng)快慢等等。
現(xiàn)有的白屏監(jiān)控方法是通過配置的白屏告警規(guī)則,以便可以及時(shí)地發(fā)現(xiàn)問題,該告警規(guī)則是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定好了閾值,當(dāng)白屏率達(dá)到閾值,從而觸發(fā)告警。但是,白屏率跟APP的訪問量相關(guān),而APP的訪問量則跟時(shí)間相關(guān),從而導(dǎo)致不同時(shí)間觸發(fā)白屏率不同,進(jìn)而導(dǎo)致現(xiàn)有的方法監(jiān)控白屏率的準(zhǔn)確性較低。現(xiàn)亟需一種能夠提高監(jiān)控白屏率準(zhǔn)確性的方法。
發(fā)明內(nèi)容
本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提出一種基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),以提高監(jiān)控白屏率的準(zhǔn)確性。
為了解決上述技術(shù)問題,本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法,包括:
獲取樣本白屏數(shù)據(jù),將所述樣本白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,并基于預(yù)設(shè)維度對(duì)切分后的所述樣本白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,得到基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù);
采用線性歸一化算法,將所述基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù);
將所述目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入回歸模型,基于梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的線性回歸模型;
獲取監(jiān)控白屏數(shù)據(jù),并通過所述訓(xùn)練好的線性回歸模型對(duì)所述監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,得到預(yù)測(cè)值;
根據(jù)預(yù)設(shè)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取所述監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)中的真實(shí)白屏率,并基于所述預(yù)測(cè)值與所述真實(shí)白屏率,觸發(fā)白屏告警信息。
為了解決上述技術(shù)問題,本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控裝置,包括:
樣板白屏數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取樣本白屏數(shù)據(jù),將所述樣本白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,并基于預(yù)設(shè)維度對(duì)切分后的所述樣本白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,得到基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù);
基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理模塊,采用線性歸一化算法,將所述基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù);
線性回歸模塊訓(xùn)練模塊,用于將所述目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入回歸模型,基于梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的線性回歸模型;
監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)計(jì)算模塊,用于獲取監(jiān)控白屏數(shù)據(jù),并通過所述訓(xùn)練好的線性回歸模型對(duì)所述監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,得到預(yù)測(cè)值;
白屏告警信息觸發(fā)模塊,用于根據(jù)預(yù)設(shè)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取所述監(jiān)控白屏數(shù)據(jù)中的真實(shí)白屏率,并基于所述預(yù)測(cè)值與所述真實(shí)白屏率,觸發(fā)白屏告警信息。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明采用的一個(gè)技術(shù)方案是:提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括,一個(gè)或多個(gè)處理器;存儲(chǔ)器,用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序,使得一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)所述的基于線性回歸模型的白屏率監(jiān)控方法。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于未鯤(上海)科技服務(wù)有限公司,未經(jīng)未鯤(上海)科技服務(wù)有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202111060230.3/2.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
G06F11-00 錯(cuò)誤檢測(cè);錯(cuò)誤校正;監(jiān)控
G06F11-07 .響應(yīng)錯(cuò)誤的產(chǎn)生,例如,容錯(cuò)
G06F11-22 .在準(zhǔn)備運(yùn)算或者在空閑時(shí)間期間內(nèi),通過測(cè)試作故障硬件的檢測(cè)或定位
G06F11-28 .借助于檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)程序或通過處理作錯(cuò)誤檢測(cè)、錯(cuò)誤校正或監(jiān)控
G06F11-30 .監(jiān)控
G06F11-36 .通過軟件的測(cè)試或調(diào)試防止錯(cuò)誤
- 基于KNN的置信回歸算法及裝置
- 自動(dòng)行走設(shè)備的路徑回歸方法、自動(dòng)行走設(shè)備及路徑回歸系統(tǒng)
- 一種基于特征選擇和集成學(xué)習(xí)的軟件缺陷個(gè)數(shù)預(yù)測(cè)方法
- 一種基于集成正交成分最優(yōu)化回歸分析的軟測(cè)量方法
- 廣告場(chǎng)景的回歸測(cè)試方法、裝置及系統(tǒng)
- 回歸測(cè)試方法及裝置
- 正則化線性回歸生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種精確預(yù)測(cè)隧道圍巖位移的方法
- 多環(huán)境協(xié)同回歸方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)
- 回歸測(cè)試方法及裝置





