CN111612300B - 一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及指标计算技术领域，具体地说，涉及一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及***。其方法包括如下步骤：使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；使用云标尺进行在线场景异常感知检测。该基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及***中，使用graph embedding对网络资源节点进行图编码表示，具有更广泛的适用范围和泛化能力，将编码化的节点资源构建整体云模型，并使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺，进行场景异常感知检测，可在不同周期维度的数据下进行检测，将训练模型使用于在线检测，并能对大规模、动态变化的网络资源进行实时检测。
Description
技术领域
本发明涉及指标计算技术领域，具体地说，涉及一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及***。
背景技术
现有的检测***无法适应大规模、动态变化的网络资源，只能感知整体网络存在异常点，无法精确定位异常点位置。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法，其方法包括如下步骤：
S1、使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；
S2、使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；
S3、使用云标尺进行在线场景异常感知检测。
作为优选，所述S1中，使用graphembedding对网络资源节点进行图编码的方法具体包括如下步骤：
S1.1、输入：Graph(图中的节点(node)表示网络资源，比如服务器等,每一个图中的节点(网络资源)包含各自的属性，比如存储量、占用率、带宽等；图中节点之间的边(edge)的权重能够体现出彼此网络资源的直接或间接依赖关系)；
S1.2、输出：对于网络资源的基于GraphEmbedding的图编码表示；
S1.3、初始化：基于网络资源(node)的邻接矩阵，基于网络资源(node)属性的特征(feature)矩阵；
S1.4、迭代训练GraphEmbedding。
作为优选，所述S1.4中，迭代训练GraphEmbedding的方法具体包括如下步骤：
S1.4.1、对于网络资源(node)形成的图(Graph)，首先进行对于Graph空间结构的分析，通过聚合函数(AggregateFunction)将任意一个节点(node)的低阶，高阶空间关系聚合起来形成对于节点(node)新的空间关系的表示；
S1.4.2、对于S1.4.1中所形成的聚合空间关系,将初始化阶段已知的对于节点(node)的特征关系进行聚合，通过IoT-GraphEmbedding算法，融合网络资源(node)的空间关系(spatialrelationship)和特征关系；
S1.4.3、通过多次训练，优化网络结构，形成最优的图编码表示。
作为优选，所述S2中，使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺的方法具体包括如下步骤：
S2.1、将0.1-0.9标度分别对应9个云模型(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)，其中0.1、0.2、…、0.9分别对应于云模型的期望Ex1、Ex2、……、Ex9；
S2.2、设9个云模型的论域U为[0.1,0.9]，各云模型的期望值为Ex1＝0.1、Ex2＝0.2、……、Ex9＝0.9，根据黄金分割法得到各个云模型的熵和超熵，其中，各云模型的熵：En1＝En3＝En5＝En7＝En9＝0.0707，En2＝En4＝En6＝En8＝0.0437；各云模型的超熵：He1＝He3＝He5＝He7＝He9＝0.0118，He2＝He4＝He6＝He8＝0.0073.由此可以得到用云模型表示的标度(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)；
S2.3、构造判断矩阵，设在论域[Umin，Umax]中有m朵相邻的基云C1＝(Ex1，En1，He1)、……、Cm＝(Exm，Enm，Hem)，集结m朵云可以得到定性概念的浮动云C＝(Ex，En，He)，其中数值指标计算公式为：
本发明的目的之二在于，提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算***，包括：
图编码模块，用于使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；
建立云模型模块，用于使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；
感知检测模块，用于使用云标尺进行在线场景异常感知检测。
本发明的目的之三在于，提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行上述的计算机程序时实现如上述中任一所述的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
本发明的目的之四在于，一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由上述的处理器执行以实现如上述中任一所述的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：该基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及***中，使用graph embedding对网络资源节点进行图编码表示，与传统的数值指标的计算相比，能够将更多类型的网络资源节点纳入分析之中，比如服务器、数据库、进程、电表、带宽等，进行无差别分析，具有更广泛的适用范围和泛化能力，将编码化的节点资源构建整体云模型，并使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺，进行场景异常感知检测，可在不同周期维度的数据下进行检测，与传统的定周期检测相比，能够满足更多的使用要求。将训练模型使用于在线检测，并能对大规模、动态变化的网络资源进行实时检测，满足大多数的实际生产环境。
附图说明
图1为本发明的整体方法流程图；
图2为本发明的使用graphembedding对网络资源节点进行图编码方法流程图；
图3为本发明的迭代训练GraphEmbedding方法流程图；
图4为本发明的使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺方法流程图；
图5为本发明的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算***模块图；
图6为本发明的实施例所涉及的指标计算装置结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图6所示，本发明提供一种技术方案：
本发明提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法，其方法包括如下步骤：
S1、使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；
S2、使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；
S3、使用云标尺进行在线场景异常感知检测。
本实施例中，S1中，使用graphembedding对网络资源节点进行图编码的方法具体包括如下步骤：
S1.1、输入：Graph(图中的节点(node)表示网络资源，比如服务器等,每一个图中的节点(网络资源)包含各自的属性，比如存储量、占用率、带宽等；图中节点之间的边(edge)的权重能够体现出彼此网络资源的直接或间接依赖关系)；
S1.2、输出：对于网络资源的基于GraphEmbedding的图编码表示；
S1.3、初始化：基于网络资源(node)的邻接矩阵，基于网络资源(node)属性的特征(feature)矩阵；
S1.4、迭代训练GraphEmbedding。
进一步的，S1.4中，迭代训练GraphEmbedding的方法具体包括如下步骤：
S1.4.1、对于网络资源(node)形成的图(Graph)，首先进行对于Graph空间结构的分析，通过聚合函数(AggregateFunction)将任意一个节点(node)的低阶，高阶空间关系聚合起来形成对于节点(node)新的空间关系的表示；
S1.4.2、对于S1.4.1中所形成的聚合空间关系,将初始化阶段已知的对于节点(node)的特征关系进行聚合，通过IoT-GraphEmbedding算法，融合网络资源(node)的空间关系(spatialrelationship)和特征关系；
S1.4.3、通过多次训练，优化网络结构，形成最优的图编码表示。
具体的，S2中，使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺的方法具体包括如下步骤：
S2.1、将0.1-0.9标度分别对应9个云模型(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)，其中0.1、0.2、…、0.9分别对应于云模型的期望Ex1、Ex2、……、Ex9；
S2.2、设9个云模型的论域U为[0.1,0.9]，各云模型的期望值为Ex1＝0.1、Ex2＝0.2、……、Ex9＝0.9，根据黄金分割法得到各个云模型的熵和超熵，其中，各云模型的熵：En1＝En3＝En5＝En7＝En9＝0.0707，En2＝En4＝En6＝En8＝0.0437；各云模型的超熵：He1＝He3＝He5＝He7＝He9＝0.0118，He2＝He4＝He6＝He8＝0.0073，由此可以得到用云模型表示的标度(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)；
S2.3、构造判断矩阵，设在论域[Umin，Umax]中有m朵相邻的基云C1＝(Ex1，En1，He1)、……、Cm＝(Exm，Enm，Hem)，集结m朵云可以得到定性概念的浮动云C＝(Ex，En，He)，其中数值指标计算公式为：
本发明的目的之二在于，提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算***，包括：
图编码模块，用于使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；
建立云模型模块，用于使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；
感知检测模块，用于使用云标尺进行在线场景异常感知检测。
需要说明的是，图编码模块、建立云模型模块、感知检测模块的功能具体参见各模块对应的方法部分的描述，这里就不再赘述。
参阅图6，示出了本发明实施例所涉及的提供一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算装置结构示意图，该装置包括处理器101、存储器102和总线103。
处理器包101括一个或一个以上处理核心，处理器101通过总线103与处理器101相连，存储器102用于存储程序指令，处理器102执行存储器102中的程序指令时实现上述的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法。
可选的，存储器102可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一段程序，至少一段程序由上述的处理器执行以实现如上述中任一的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储与一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法，其方法包括如下步骤：
S1、使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；
S2、使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；
S3、使用云标尺进行在线场景异常感知检测；
所述S1中，使用graphembedding对网络资源节点进行图编码的方法具体包括如下步骤：
S1.1、输入：Graph表示网络资源，每一个图中的节点包含各自的属性；
S1.2、输出：对于网络资源的基于GraphEmbedding的图编码表示；
S1.3、初始化：基于网络资源的邻接矩阵，基于网络资源属性的特征矩阵；
S1.4、迭代训练GraphEmbedding；
所述S1.4中，迭代训练GraphEmbedding的方法具体包括如下步骤：
S1.4.1、对于网络资源形成的图，首先进行对于Graph空间结构的分析，通过聚合函数将任意一个节的低阶，高阶空间关系聚合起来形成对于节点新的空间关系的表示；
S1.4.2、对于S1.4.1中所形成的聚合空间关系,将初始化阶段已知的对于节点的特征关系进行聚合，通过IoT-GraphEmbedding算法，融合网络资源的空间关系和特征关系；
S1.4.3、通过多次训练，优化网络结构，形成最优的图编码表示；
所述S2中，使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺的方法具体包括如下步骤：
S2.1、将0.1-0.9标度分别对应9个云模型(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)，其中0.1、0.2、…、0.9分别对应于云模型的期望Ex1、Ex2、……、Ex9；
S2.2、设9个云模型的论域U为[0.1,0.9]，各云模型的期望值为Ex1＝0.1、Ex2＝0.2、……、Ex9＝0.9，根据黄金分割法得到各个云模型的熵和超熵，其中，各云模型的熵：En1＝En3＝En5＝En7＝En9＝0.0707，En2＝En4＝En6＝En8＝0.0437；各云模型的超熵：He1＝He3＝He5＝He7＝He9＝0.0118，He2＝He4＝He6＝He8＝0.0073；得到用云模型表示的标度(Exi、Eni、Hei)(i＝1、2、……、9)；
S2.3、构造判断矩阵，设在论域[Umin，Umax]中有m朵相邻的基云C1＝(Ex1，En1，He1)、……、Cm＝(Exm，Enm，Hem)，集结m朵云可以得到定性概念的浮动云C＝(Ex，En，He)，其中数值指标计算公式为：
2.一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算装置，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行上述的计算机程序时实现如权利要求1所述的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器执行以实现如权利要求1所述的基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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