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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开一种异常检测方法、问题诊断方法和相关产品，至少涉及人工智能中的自然语言处理和机器学习。对目标系统的日志数据进行文本处理得到日志向量，依照滑动时间窗口对日志向量进行聚合，在投入聚合后的日志向量后，异常检测模型能够检测出相应时间内目标系统是否存在异常。以训练好的异常检测模型辅助完成对目标系统的异常检测，降低对分析人员的专业性要求，不需要复杂的维护，在提升系统的异常检测效率的同时降低实现难度和实现成本。异常检测模型发现目标系统存在异常时，还可以将相关时间内原始的日志数据再次输入到异常检测模型以获得每条日志的分值，利用主题模型对高分值的日志进行聚类分析，最终根据聚类分析结果来诊断系统的问题。
主权项：1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：对目标系统的日志数据进行文本处理得到日志向量；依照滑动时间窗口对所述日志向量进行聚合；将聚合后的向量作为异常检测模型的输入，得到所述异常检测模型输出的对所述目标系统的异常检测结果；所述异常检测模型为利用所述目标系统的历史日志数据和所述历史日志数据相应时间内的问题反馈数据训练获得的；其中，训练所述异常检测模型包括：获得所述历史日志数据和所述历史日志数据相应时间内的问题反馈数据；对所述历史日志数据进行文本处理得到历史日志向量；依照所述滑动时间窗口对所述历史日志向量进行聚合，得到聚合后的历史日志向量；并且，依照所述滑动时间窗口对所述问题反馈数据进行聚合，得到聚合后的问题反馈数据；将相同时间窗口的所述聚合后的历史日志向量和所述聚合后的问题反馈数据作为一组训练数据，通过所述训练数据训练获得所述异常检测模型；其中，所述依照所述滑动时间窗口对所述问题反馈数据进行聚合，得到聚合后的问题反馈数据，包括：统计获得所述滑动时间窗口内每个时间窗口内所述问题反馈数据的数量；当一个时间窗口内所述问题反馈数据的数量超出该时间窗口对应的参照数值，确定所述目标系统在该时间窗口内存在异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种异常检测方法、问题诊断方法和相关产品
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