[发明专利]基于人工智能的系统异常监测方法、装置及相关设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，包括：

获取系统的历史系统日志及用户对所述历史系统日志进行查询对应的搜索行为数据，并基于所述历史系统日志及所述搜索行为数据，提取描述所述系统存在异常的预设异常特征词；

根据预设时间周期，获取所述系统的当前系统日志；

基于预设第一TF-IDF算法，根据所述预设异常特征词，判断所述预设异常特征词出现在所述当前系统日志的词频是否大于或者等于预设异常词频阈值；

若所述词频大于或者等于所述预设异常词频阈值，判定所述系统存在异常。

2.根据权利要求1所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述基于所述历史系统日志及所述搜索行为数据，提取描述所述系统存在异常的预设异常特征词的步骤包括：

获取用户对预设第一历史系统日志进行查询的搜索行为数据，并基于预设词库，将所述搜索行为数据进行分词处理，得到所述搜索行为数据对应的多个分词单词；

获取预设第二历史系统日志，并基于预设第二TF-IDF算法，统计每个所述分词单词在所述预设第二历史系统日志中出现的第二词频；

根据所述第二词频，获取满足预设词频条件的第二词频对应的分词单词作为目标单词，并将所述目标单词作为预设异常特征词。

3.根据权利要求2所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述根据所述第二词频，获取满足预设词频条件的第二词频对应的分词单词作为目标单词的步骤包括：

判断所述第二词频是否小于或者等于预设词频阈值；

若所述第二词频小于或者等于预设词频阈值，判定所述第二词频满足预设词频条件，并将所述第二词频对应的分词单词作为目标单词。

4.根据权利要求2所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述获取用户对预设第一历史系统日志进行查询的搜索行为数据，并基于预设词库，将所述搜索行为数据进行分词处理，得到所述搜索行为数据对应的多个分词单词的步骤包括：

获取用户对预设第一历史系统日志进行查询的搜索关键词；

利用预设第一词库对所述搜索关键词进行分词处理，得到所述搜索关键词对应的关键词单词，并将所述关键词单词作为分词单词。

5.根据权利要求4所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述将所述关键词单词作为分词单词的步骤包括：

获取用户对所述预设第一历史系统日志进行查询的搜索关键词对应的搜索结果日志；

利用预设第二词库对所述搜索结果日志进行分词处理，得到对应的结果日志单词，并将所述关键词单词与所述结果日志单词作为分词单词。

6.根据权利要求2所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述搜索行为数据为用户对所述预设第一历史系统日志进行查询的搜索关键词对应的搜索结果日志。

7.根据权利要求1所述基于人工智能的系统异常监测方法，其特征在于，所述基于预设第一TF-IDF算法，根据所述预设异常特征词，判断所述预设异常特征词出现在所述当前系统日志的词频是否大于或者等于预设异常词频阈值的步骤包括：

基于预设第一TF-IDF算法，统计所述当前系统日志包含的单词与预设异常特征词的词相似度；

判断所述词相似度是否大于或者等于预设相似度阈值；

若所述词相似度大于或者等于预设相似度阈值，统计所述预设异常特征词出现在所述当前系统日志的词频，并判断所述词频是否大于或者等于预设异常词频阈值。