[发明专利]建立过滤报警模型的方法和装置以及过滤报警的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种建立过滤报警模型的方法，其特征在于，包括：

抽取发出过报警信息的报警对象，提取每个被抽取的报警对象在预定历史时间段内的报警相关历史信息和在报警监测时段的报警监测信息，结合对所述报警对象发出报警信息是否正确所作的标注，形成训练数据，其中，所述报警监测时段为从实际发出报警信息的时点开始向前计算、并具有规定时长的时间段；

以所述报警相关历史信息为依据，对所述被抽取的报警对象进行聚类，建立聚类中心和对应所述聚类中心的报警对象类别；每一个所述被抽取的报警对象以距离最近的所述聚类中心对应的报警对象类别作为所归属的报警对象类别；

利用归属各个报警对象类别的报警对象的训练数据,进行对各个所述报警对象类别的模型训练，为每个报警对象类别建立对应的过滤报警模型。

2.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述预定历史时间段，为一个处于实际发出报警信息的时点之前、规定时长的历史时间段。

3.根据权利要求1或2所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述报警相关历史信息，包括所述报警对象的下述属性项目中的至少一个：单位时长平均错误量、单位时长平均调用量、平均响应时间。

4.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述报警监测信息，包括所述报警对象的下述属性项目中的至少一个：当前错误率、当前调用量、当前响应时间。

5.根据权利要求2所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于所述预定历史时间段是以日为单位来计算的；所述报警监测时段是以分钟为单位来计算的。

6.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述对所述报警对象发出报警信息是否正确所作的标注，以如下方式获得：检查对所述报警对象发出报警信息是否正确；若是，则对所述报警对象添加名称为报警检查、属性值为正确的属性项目；若否，则对所述报警对象添加名称为报警检查、属性值为不正确的属性项目；所述名称为报警检查，属性值为正确或者不正确的属性项目即为所述对所述报警对象发出报警信息是否正确所作的标注。

7.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述对所述被抽取的报警对象进行聚类，具体为对所述被抽取的报警对象进行抽样，对抽样取得的样本进行聚类。

8.根据权利要求1或7所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述对各个报警对象进行聚类，所采用的聚类算法包括下述所列之一：K均值算法、均值漂移算法。

9.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述模型训练，是以所述对所述报警对象发出报警信息是否正确所作的标注来划分正样本和负样本；其中，标注对所述报警对象发出报警信息为正确的样本为正样本，标注对所述报警对象发出报警信息为不正确的样本为负样本。

10.根据权利要求1或9所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述模型训练，所采用的是机器学习算法。

11.根据权利要求10所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述机器学习算法，包括下述所列之一：C4.5算法、支持向量机算法、贝叶斯算法、极限学习机算法、深度学习算法、随机森林算法。

12.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，每间隔一个规定时长的时间段执行一次所述建立过滤报警模型的方法，并将建立的所述过滤报警模型作为实际过滤报警过程中使用的过滤报警模型。

13.根据权利要求1所述的建立过滤报警模型的方法，其特征在于，所述的报警对象是异构的。