[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114338351A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 左繪;沈江兵;翟娜
• 申請（專利權(quán)）人: 天翼物聯(lián)科技有限公司
• 主分類號: H04L41/0631
• 分類號: H04L41/0631
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 馮玉潔

1.一種網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，包括：

獲取網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)集以及關(guān)鍵性能指標(biāo)集，其中所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集與所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)集相對應(yīng)；

對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行分析以及分類后進(jìn)行融合以得到網(wǎng)絡(luò)中所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因；

基于預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)應(yīng)用服務(wù)的節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)預(yù)測出所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)；

根據(jù)所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因以及所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)確定網(wǎng)絡(luò)異常根因。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，所述對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行分析以及分類后進(jìn)行融合以得到網(wǎng)絡(luò)中所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因包括：

根據(jù)關(guān)聯(lián)分析法對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行分析以得到第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集；

根據(jù)聚類算法對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行聚類以得到第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集；

對所述第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集以及所述第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)融合以得到所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，所述根據(jù)關(guān)聯(lián)分析法對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行分析以得到第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集包括：

計(jì)算與每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)相對應(yīng)的所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集之間的相關(guān)系數(shù)；

提取相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集作為第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，所述根據(jù)聚類算法對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行聚類以得到第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集包括：

從所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中選取最優(yōu)關(guān)鍵性能指標(biāo)以及最劣關(guān)鍵性能指標(biāo)作為質(zhì)心；

計(jì)算剩余每一所述關(guān)鍵性能指標(biāo)與兩個所述質(zhì)心之間的距離，把剩余每一所述關(guān)鍵性能指標(biāo)分配給距離自身最近的所述質(zhì)心，得到聚類于所述最劣關(guān)鍵性能指標(biāo)的所有關(guān)鍵性能指標(biāo)作為第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，所述對所述第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集以及所述第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)融合以得到所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因，包括：

提取所述述第一劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集以及所述第二劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)集中與同一關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)對應(yīng)的劣化關(guān)鍵性能指標(biāo)作為引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，所述基于預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)應(yīng)用服務(wù)的節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)預(yù)測出所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)包括：

實(shí)時采集應(yīng)用服務(wù)的節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)；

將所述節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后輸入預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以預(yù)測所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的網(wǎng)絡(luò)異常根因確定方法，其特征在于，基于預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)應(yīng)用服務(wù)的節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)預(yù)測出所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)之前還包括：

根據(jù)應(yīng)用服務(wù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將應(yīng)用服務(wù)中的狀態(tài)信息映射為模型中節(jié)點(diǎn)和邊的特征值；

采集應(yīng)用服務(wù)中設(shè)備的狀態(tài)信息組成數(shù)據(jù)集，將采集的數(shù)據(jù)集輸入到構(gòu)建的所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，保存最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)和邊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以獲得預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

8.一種網(wǎng)絡(luò)異常根因確定裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)集以及關(guān)鍵性能指標(biāo)集，其中所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集與所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)集相對應(yīng)；

分析融合單元，用于對所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集進(jìn)行分析以及分類后進(jìn)行融合以得到網(wǎng)絡(luò)中所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因；

第一預(yù)測單元，用于基于預(yù)訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)應(yīng)用服務(wù)的節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)預(yù)測出所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)；

確定單元，用于根據(jù)所述關(guān)鍵性能指標(biāo)集中引起每一所述關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)變化的根因以及所述應(yīng)用服務(wù)的異常節(jié)點(diǎn)確定網(wǎng)絡(luò)異常根因。