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申请/专利权人：南京大学

摘要：本发明公开了一种用于识别服务零碎异常线索的方法，包括步骤线上系统持续运行识别算法；需要遍历当前时间段T内的每一种维度组合E，并将所有维度组合E作为节点建立树状结构；根据剪枝算法筛选出线索节点；基于S3得到的线索节点，使用层次遍历的方式搜索每一个节点并计算该节点所表示的维度组合E成为一个线索的可能性大小和提供有价值的线索列表。本发明聚焦于识别出琐碎零散的异常，实时提供给运维人员关于异常的有价值的线索，对于在线系统的持续稳定与健康度提供很好的支持，能够更早一步在发生较大问题前识别到有价值的线索，这种先应式异常线索识别算法对于线索系统的健康发展更加有利。

主权项：1.一种用于识别服务零碎异常线索的方法，其特征在于：包括步骤：S1.线上系统持续运行识别算法，所述S1用于持续提供识别算法；S2.需要遍历当前时间段T内的每一种维度组合E，并将所有维度组合E作为节点建立树状结构，所述S2用于在算法运行时，根据维度组合建立树状结构；S3.根据剪枝算法筛选出线索节点，所述S3用于筛选线索节点；S4.基于S3得到的线索节点，使用层次遍历的方式搜索每一个节点并计算该节点所表示的维度组合E成为一个线索的可能性大小，所述S4用于配合S3对维度组合E成为一个线索的可能性大小进行判断；所述S4包括基于ImpactorFactor计算线索的可能性大小和基于DiversityFactor计算线索的可能性大小，所述ImpactorFactor由IF表示，所述DiversityFactor由DF表示；所述基于ImpactorFactor计算线索的可能性大小的判断方法为：①.定义SuccessfulRateSR，则SR的计算公式为： 其中，Rn表示定义满足维度组合E的请求调用数量，Sn表示调用成功的数量，SR表示成功率，T为当前时间，E为维度组合；②.设置需要衡量的维度组合E0、与E0互补的维度组合E1以及维度组合E2*,*,*,*,*,三者之间存在的关系为：RnE0,T+RnE1,T＝RnE2,T；③.定义IF指标为：IFE0＝SRE1,T-SRE0,T；当IF指标值为非负数时，视为对应的维度组合E为无效线索，当IF指标值为负数时，视为对应的维度组合E为有效线索；所述基于DiversityFactor计算线索的可能性大小的判断方法为：定义DF，则DF的计算公式为： 其中，p表示维度组合E在当前时间段T2内的调用成功率，即SRE,T2，q表示维度组合E在前一个时间段T1内的调用成功率，即SRE,T1；S5.提供有价值的线索列表，所述S5用于建立有价值的线索列表，有价值线索列表的计算包括：拥有更小IF值和更大DF值的线索节点有更大的排查价值，对S3得到的线索节点进行遍历，针对每个节点的IF值和DF值进行归一化计算，使用nIF表示归一化后的IF指标，表示为1-normalizedIF；使用nDF值表示归一化后的DF指标，表示为normalizedDF，使用RankingScoreRs指标作为价值排序的指标，使用欧式距离计算Rs值；定义Rs，则Rs的计算公式为： 其中Rs指标综合了IF值和DF值特征；某个指定线索节点E一定的历史时间窗口内出现次数更多的具有更高的排查价值，即需要计算加权的RankingScoren，用WPs表示，使用h表示该线索节点在历史一定时间窗口内出现的比例，定义WRs，则WRs的计算公式为：WRs＝Rs*1+h；使用WRs指标综合IF值、DF值以及历史因素评判指定线索节点的价值大小。

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