[发明专利]告警关联及派单优化方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于依赖树的告警关联及派单优化方法，其特征在于，所述方法包括：

对告警描述进行格式化和分词，生成最终的分词集合Seg；

依据所述最终的分词集合中的分词在告警描述中出现的概率形成路径，对所述路径进行合并形成概率层次树；

设置滑动窗口t；

基于滑动窗口t，对告警记录中的告警事件进行合并，形成告警同时发生记录集；

计算所述告警同时发生记录集中的分词词频，基于所述概率层次树，构建频率生长树，即告警依赖树，确定最终的频繁模式；

基于所述最终的频繁模式及所述频率生长树，确定所述频繁模式中各路径上各节点的频率依赖模式；

对所述频繁模式中各路径上各节点的频率依赖模式，构建节点概率列表，并构建路径概率列表；

对待派单告警事件，获取滑动窗口区间内所有待派单告警，结合所述节点概率列表和路径概率列表，遍历所述告警依赖树形成告警链路，基于所形成的各告警链路的相交层级进行派单；

所述对告警描述进行格式化和分词包括：

对第i条告警描述DESi，基于分割符集进行正则匹配，构成第i个分割分词集合SEGi；

统计所有告警描述相邻字同时出现的次数，构建隐马尔科夫模型及所述隐马尔科夫模型转移概率，基于所述转移概率确定第一分词集合Seg’I；

判断Seg’I集合中分词是否为SEGi中分词的子集或全集，若Seg’I集合中分词为SEGi中分词的子集或全集，则将Seg’I作为所述最终的分词集合Seg；所述依据所述最终的分词集合中的分词在告警描述中出现的概率形成路径，对所述路径进行合并形成概率层次树，包括：

统计所述最终的分词集合中第i个分词Segi的频率Pi1；

遍历告警描述DESi，对所述告警描述DESi所含分词的概率进行排序，将所述告警描述DESi所含分词的排序索引k作为所述告警描述所含分词所属层次，并形成路径Lk；

若相同Segi在不同路径上所属层次不同，则统计所述相同Segi所处层次的概率，以概率最高的层次作为所述相同Segi的层次；

若所述相同Segi所属路径索引与所述相同Segi的层次不一致，依次调整所述相同Segi所属路径索引上节点的层次；

对调整后所述相同Segi所属路径索引的路径进行合并，形成概率层次树；

所述计算所述告警同时发生记录集中的分词词频，基于所述概率层次树，构建频率生长树，将所述频率生长树作为告警依赖树，确定最终的频繁模式，包括：

提取DESj中所有告警事件的告警分词形成分词集合SEGj；

基于所有告警描述计算SEGj中的分词词频，并对所述SEGj中的分词词频进行排序，形成频繁项列表LSeg；

基于所述概率层次树和所述频繁项列表LSeg，构建频率生长树；

遍历所述频率生长树，获得各频繁模式的频度，若频繁模式的频度大于最小支持度门限e，则将所述频繁模式作为最终的频繁模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于滑动窗口t，对告警记录中的告警事件进行合并，形成告警同时发生记录集，包括：

基于告警记录对所述告警事件进行排序，并取所述告警事件的唯一值作为时间序列tj；

以时间序列tj及滑动窗口t确定时间区间[tj-t，tj+t]；

对时间区间内的所述告警事件进行归并，构建告警同时发生记录集DESj。