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龙图腾网恭喜建信金融科技有限责任公司申请的专利内存回收异常检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114048150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111383609.8，技术领域涉及：G06F12/02；该发明授权内存回收异常检测方法、装置、设备及介质是由简拥军;金勇;雷发林;吴泽君;高阳;张超杰;周明宏;梁晓冬设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本内存回收异常检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种内存回收异常检测方法、装置、设备、介质和程序产品，可以应用于大数据技术领域，也可应用于金融领域。该内存回收异常检测方法包括：获取第一时序特征数据和第二时序特征数据，其中，第一时序特征数据包括内存空间占用量数据、回收数据耗费的时长数据、第一类型数据被回收的频率数据；第二时序特征数据包括第二类型数据被回收的频率数据；将第一时序特征数据和第二时序特征数据输入预设模型，输出第一时序特征数据与第二时序特征数据的第一相关性特征；计算第一时序特征数据的第一变化趋势；在第一时序特征数据的第一变化趋势符合第一相关性特征的情况下，输出用于表征内存回收会出现异常的预警信息。

本发明授权内存回收异常检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种内存回收异常检测方法，包括：获取第一时序特征数据和第二时序特征数据，其中，所述第一时序特征数据包括以下任意一种：内存空间占用量数据、回收数据耗费的时长数据、第一类型数据被回收的频率数据；所述第二时序特征数据包括第二类型数据被回收的频率数据；其中，所述第一类型数据被回收的频率大于所述第二类型数据被回收的频率；将所述第一时序特征数据和所述第二时序特征数据输入预设模型，输出所述第一时序特征数据与所述第二时序特征数据的第一相关性特征；其中，所述预设模型为用于分析变量间因果相关性的因果检测模型；所述因果检测模型由用于学习多个随机变量间的贝叶斯网络结构的PC算法和负责针对高度相互依赖的时间序列情况对假阳性进行控制的MCI算法组成，以检验每个第一时序特征数据与第二时序特征数据间的因果关系；计算所述第一时序特征数据的第一变化趋势；以及在所述第一时序特征数据的第一变化趋势符合所述第一相关性特征的情况下，输出用于表征内存回收会出现异常的预警信息。

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