CN113839802A - 树模型构建方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

树模型构建方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113839802A
CN113839802A CN202010592638.4A CN202010592638A CN113839802A CN 113839802 A CN113839802 A CN 113839802A CN 202010592638 A CN202010592638 A CN 202010592638A CN 113839802 A CN113839802 A CN 113839802A
Authority
CN
China
Prior art keywords
alarm
tree model
data
alarm data
relation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010592638.4A
Other languages
English (en)
Inventor
姜磊
申山宏
周波
杜家强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ZTE Corp
Original Assignee
ZTE Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ZTE Corp filed Critical ZTE Corp
Priority to CN202010592638.4A priority Critical patent/CN113839802A/zh
Priority to JP2022580024A priority patent/JP2023532013A/ja
Priority to PCT/CN2021/101572 priority patent/WO2021259273A1/zh
Priority to EP21830013.5A priority patent/EP4170975A4/en
Publication of CN113839802A publication Critical patent/CN113839802A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • H04L41/0636—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis based on a decision tree analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/10—Pre-processing; Data cleansing
    • G06F18/15—Statistical pre-processing, e.g. techniques for normalisation or restoring missing data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/24323—Tree-organised classifiers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • H04L41/065—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis involving logical or physical relationship, e.g. grouping and hierarchies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/142—Network analysis or design using statistical or mathematical methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/12—Discovery or management of network topologies

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种树模型构建方法、装置、设备和存储介质，属于数据分析处理技术领域。该方法包括：对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及训练得到的分类模型，确定集合中各告警数据的标签；根据集合中各告警数据的标签构建树模型。这样可以通过树模型表达各告警之间的主次关联关系，并且基于训练得到的分类模型对告警数据进行学习、分析，动态生成相应的树模型，从而实现树的不断生长。

Description

树模型构建方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及数据分析处理领域，尤其涉及一种树模型构建方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在通信领域，通信设备经常会产生大量告警，其中有些告警存在关联关系，这些关联关系可以通过拓扑链路、业务关系、专业关系、告警级别等确定。在例如第五代移动通信技术(5th-Generation，5G)等新网络场景下，其拓扑关系和业务关系也发生了变化，传统的根据拓扑链路辅助确定告警根因关系的方式，其有效性会大幅下降。
目前的解决方式是以知识图谱迭代、更新的方式表达告警关联关系。常见的知识图谱更新的方式为全面更新或增量更新，但全面更新的方式对资源消耗较大，增量更新的方式要求半自动化半人工干预，工作量较大。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提出一种树模型构建方法、装置、设备和存储介质，旨在可以通过树模型表达各告警之间的主次关联关系，并且基于训练得到的分类模型对告警数据进行学习、分析，动态生成相应的树模型，从而实现树的不断生长。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种树模型构建方法，该方法包括以下步骤：
对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定集合中各告警数据的标签；
其中，分类模型是通过训练得到的；
根据集合中各告警数据的标签构建树模型。
为实现上述目的，本发明实施例还提出了一种树模型构建装置，该装置包括：
处理模块，用于对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
处理模块，还用于对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
确定模块，用于根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定集合中各告警数据的标签；
其中，分类模型是通过训练得到的；
构建模块，用于根据集合中各告警数据的标签构建树模型。
为实现上述目的，本发明实施例还提出了一种设备，该设备包括：存储器、处理器，存储在存储器上并可在处理器上运行的程序以及用于实现处理器和存储器之间的连接通信的数据总线，当程序被处理器执行时，实现前述方法的步骤。
为实现上述目的，本发明提供了一种可读写存储介质，用于计算机存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现前述方法的步骤。
本申请实施例提供了一种树模型构建方法、装置、设备和存储介质，其中该方法包括对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及训练得到的分类模型，确定集合中各告警数据的标签；根据集合中各告警数据的标签构建树模型。这样可以通过树模型表达各告警之间的主次关联关系，并且基于训练得到的分类模型对告警数据进行学习、分析，动态生成相应的树模型，从而实现树的不断生长。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种树模型构建方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的独热编码示意图。
图3是本发明实施例提供的独热编码后的告警关联关系的存储方式示意图。
图4是本发明实施例提供的一种确定各告警数据标签的方法的流程图。
图5是本发明实施例提供的一种子树模型示意图。
图6是本发明实施例提供的一种子树模型示意图。
图7是本发明实施例提供的一种子树模型示意图。
图8是本发明实施例提供的一种树模型示意图。
图9是本发明实施例提供的一种树模型构建装置的结构示意图。
图10是本发明实施例提供的一种设备结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
另外，在本申请实施例中，“可选地”或者“示例性地”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“可选地”或者“示例性地”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“可选地”或者“示例性地”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
为了便于理解本申请实施例提供的方案，示例地给出了部分与本申请相关概念的说明以供参考。如下所示：
主次关系：在同一拓扑关系下，光口接收链路故障导致远端射频模块(RemoteRadio Unit，RRU)链路断，在同一拓扑关系和业务关系下，RRU链路断导致长期演进技术(Long TermEvolution，LTE)小区退出服务(简称：LTE小区退服)，假设在10分钟内发生LTE小区退服和RRU链路断告警，则可以将LTE小区退服作为主告警，将RRU链路断作为子告警，两个告警之间的关联关系为主次关系。
同源关系：同一个故障原因导致同一网元产生的多条告警关联，或者，同一个故障原因导致同一专业内相连的多个网元产生的多条告警关联，或者，同一个故障原因导致涉及多个专业的多条告警关联。例如，某一个网元宕机，则其他各网元到该网元的“目的信令点不可达”告警可进行同源关联。
父子关系：表示树模型中告警关联关系的主次关系。在主次关系中，可以将主告警作为父告警，子告警不变，即将主次关系转化为树模型中的父子关系。在同源关系中，可以将源告警作为父告警，其他告警作为子告警，这样可以将同源关系转化为树模型中的父子关系。
在上述概念的基础上，本申请实施例提供了一种树模型构建方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S101、对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合。
在无线网络中存在基于各种原因产生的大量告警，由于个别告警可能不会对其他告警的关联关系有参考作用，因此，可以以数据清洗的方式对告警数据进行预处理。
示例性地，本申请实施例提供一种对告警数据进行预处理的实现方式可以为，对告警数据进行挖掘，得到告警关联关系备选集合，从而实现对告警数据的清洗过程。进一步地，在本申请实施例中，还可以对挖掘得到的告警关联关系备选集合中的告警数据进行独热编码，进而，将独热编码后的告警数据作为输入，对告警向量神经网络进行训练，以获取到向量化告警关联关系集合。
可选地，上述对告警数据的预处理过程中，可以采用Apriori算法、FP Growth算法、FPMAX算法等进行告警挖掘，告警向量神经网络可以采用Skip-gram等网络模型。
S102、对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理。
示例性地，本步骤中的第一特征可以包括告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系、告警余弦相似度、告警支持度、告警确信度中的至少一项。
可选地，在第一特征包括告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一的情况下，可以根据实际网络结构对各告警关联关系的告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一进行归一化处理。例如，在实际网络结构中，假设告警A和告警B分别发生在室内基带处理单元(Building Base Band Unit，BBU)和基站，以拓扑关系这一特征为例，进行归一化处理。设A是B的父告警，B不是A的父告警，则A是B的父告警这一维度可以为标记为0，B不是A的父告警这一维度可以标记为1。
类似地，告警专业关系、告警业务关系、告警级别也可以根据实际的网络结构进行归一化处理，其中，告警级别的归一化值可以为实际的告警级别值。
在第一特征包括告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中至少之一的情况下，可以根据归一化阈值对各告警关联关系的告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中的至少之一进行归一化处理。例如，以告警余弦相似度为例，假设告警A与告警B的余弦相似度为0.9，设余弦相似度归一化阈值为0.7，即告警A与告警B的余弦相似度大于对应的余弦相似度归一化阈值，则可以将该维度设置为1，相反，若告警A与告警B的余弦相似度小于对应的余弦相似度归一化阈值，则可以将该维度设置为0。
其中，告警数据A与告警数据B的余弦相似度可以通过步骤S101中的告警向量神经网络得到，告警支持度、告警确信度可以在告警数据挖掘过程中获得。
需要说明的是，上述告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度可以分别对应相应的归一化阈值。例如，以告警确信度为例，可以按照其对应的归一化阈值对这一特征进行归一化处理。当然，不同第一特征对应的归一化阈值可以相同，本申请实施例对此不作限定。
可以理解的是，在第一特征包括告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一，以及告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中至少之一的情况下，可以按照上述两种方式分别对对应的第一特征进行归一化处理。
S103、根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定集合中各告警数据的标签。
其中，上述分类模型可以是通过机器学习训练得到的。例如，通过训练数据和测试数据进行训练、优化。其中，训练数据和测试数据可以根据连续发生的告警时间段进行选取。当然，在进行分类模型训练时，可以事先通过挖掘算法对训练数据和测试数据进行频繁集挖掘，以缩小数据范围。
可选地，在基于训练数据和测试数据训练分类模型的过程中，可以对分类模型的学习效果进行评估，例如，在某次基于测试数据评估网络模型后，该模型的分类准确率不到80％，则可以通过调整参数的方式对网络模型进行优化、重新学习。
示例性地，调整参数的方式可以有以下两种情况：一、重新设计训练数据，比如训练数据过少，容易过拟合；二、重新定义正则化，比如训练数据训练结果较优，而测试数据测试结果的准确率不高。
根据训练数据和测试数据训练得到分类模型后，可以基于该分类模型，结合通过步骤S101和步骤S102得到的向量化告警关联关系集合以及归一化处理后的第一特征进行分类、学习，确定向量化告警关联关系集合中各告警数据的标签。
其中，告警数据的标签可以表示该告警数据为父节点或者子节点。
注意，上述分类模型，可以采用逻辑回归或者SVM等常见机器学习的分类模型。
S104、根据集合中各告警数据的标签构建树模型。
通过上述步骤获取向量化告警关联关系集合中各告警数据的标签，即确定告警数据为父节点或者子节点后，可以根据该告警数据的标签构建树模型。
可选地，在已有知识图谱(下文称为原树模型)的情况下，本步骤中根据告警数据的标签可以构建子树模型，并将构建的子树模型融入原树模型中，以构建新的树模型。这样不仅可以基于树模型方便、快速地查找各告警之间的关联关系，并且可以动态实现树模型的不断生长。
本申请实施例提供了一种树模型构建方法，具体为对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及训练得到的分类模型，确定集合中各告警数据的标签；根据集合中各告警数据的标签构建树模型。这样可以通过树模型表达各告警之间的主次关联关系，并且基于训练得到的分类模型对告警数据进行学习、分析，动态生成相应的树模型，从而实现树的不断生长。
如图2所示，在一种实施例中，上述步骤S101中对告警数据进行预处理的过程中，对告警数据进行独热编码时，可以仅将对应的告警维度设为1，其余位置设为0。即在挖掘出的所有可能关联的n个类型告警中采用独热编码时，只将某一告警自身设置为1，其余关联告警均设置为0。相应地，在进行数据保存时，例如，将独热编码后的告警关联关系保存至数据库中，则可以按照告警为1的位置这一维度进行设计。如图3所示，图2中LTE小区退服为1的位置为6，则LTE小区退服对应的独热编码为6，图2中RRU链路断链为1的位置为3，则RRU链路断链对应的独热编码为3，光口接收链路故障为1的位置为2，则光口接收链路故障对应的独热编码为2。
如图4所示，在一种实施例中，上述步骤S103中确定向量化告警关联关系集合中各告警数据的标签的实现方式可以包括但不限于以下步骤：
S401、根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定各告警关联关系对应的概率和余弦相似度。
本步骤中的概率可以用于表示对应告警关联关系中，任一告警数据为另一告警数据的父节点的概率，余弦相似度可以用于表示对应的告警关联关系中，任一告警数据与另一告警数据之间的关联性大小。例如，通过告警向量神经网络进行向量化训练，计算向量化告警关联关系集合中两两告警数据之间的余弦相似度，通过逻辑回归分类模型中的Sigmoid函数计算任一告警数据为另一告警数据的父节点的概率。
S402、在余弦相似度大于等于相似度归一化阈值，且对应的告警关联关系的概率大于预设值的情况下，将对应的告警关联关系中任一告警数据的标签标记为父节点，将另一告警数据的标签标记为子节点。
示例性地，假设相似度归一化阈值为0.5，计算得到的告警数据A与告警数据B之间的余弦相似度为0.9，大于相似度归一化阈值，则确定告警数据A与告警数据B之间存在强关联性。对应地，若告警数据A为告警数据B的父节点的概率为0.83，大于预设值0.45，则将告警数据A的标签标记为父节点，将告警数据B的标签标记为子节点。
S403、在余弦相似度小于相似度归一化阈值的情况下，将对应的告警关联关系中任一告警数据与另一告警数据的标签均标记为子节点。
同样地，假设相似度归一化阈值为0.5，基于分类模型计算得到的告警数据A与告警数据B之间的余弦相似度为0.35，小于相似度归一化阈值，则确定告警数据A与告警数据B之间不存在强关联性。因此，可以将告警数据A与告警数据B的标签均标记为子节点。
可以理解的是，在树模型的最顶端仅存在一个父节点，由于告警数据A与告警数据B之间不存在强关联性，那么这两个数据也不可能同时为树模型最顶端的父节点，即使告警数据A与告警数据B可能分别为其他节点的父节点，那么告警数据A与告警数据B也必然是其他节点的子节点，因此，可以将不存在强关联性的告警数据A与告警数据B的标签均标记为子节点。
在一种实施例中，上述步骤S104中根据集合中各告警数据的标签构建树模型可以包括以下不同的情形。
在各告警数据的标签不存在冲突的情况下，根据各告警数据的标签构建子树模型。例如，假设在告警数据A和告警数据B中，告警数据A为父节点，告警数据B为子节点，在告警数据B和告警数据C中，告警数据B为父节点，告警数据C为子节点，即告警数据A为告警数据B的父节点，告警数据B为告警数据C的父节点，那么可以基于告警数据A、B、C的标签构建如图5所示的子树模型。
在各告警数据的标签存在冲突的情况下，根据各告警数据所属告警关联关系对应的概率，对各告警数据的标签进行更新，根据更新后的各告警数据的标签构建子树模型。例如，假设在告警数据A和告警数据B中，告警数据A为父节点，告警数据B为子节点，在告警数据B和告警数据C中，告警数据B为父节点，告警数据C为子节点，在告警数据A和告警数据C中，告警数据C为父节点，告警数据A为子节点，即告警数据A、B、C之间的标签产生冲突，不能构成子树模型，那么可以基于各告警数据所属告警关联关系对应的概率对各告警数据的标签进行更新。设告警关联关系A和B中，告警数据A是告警数据B的父节点的概率为53％，告警关联关系B和C中，告警数据B是告警数据C的父节点的概率为85％，告警关联关系A和C中，告警数据C是告警数据A的父节点的概率为75％，则可以选取概率接近50％的告警关联关系，即告警关联关系A和B，将告警数据B为告警数据A的父节点的概率更新为47％，那么在告警数据A和告警数据B中，可以将告警数据A的标签更新为子节点，将告警数据B的标签更新为父节点，即各告警数据更新后的标签为，告警数据B为C的父节点，告警数据C为告警数据A的父节点，这样基于更新后的各告警数据的标签可以构建如图6所示的子树模型。
当然，上述示例均为各告警数据之间存在强关联性，若告警数据之间不存在强关联性，即余弦相似度小于相似度归一化阈值，那么可以按照如下方式更新各告警数据的标签。例如，假设告警关联关系A和C中，告警数据A和告警数据C不存在强关联性，告警关联关系A和B，以及告警关联关系C和B均为强关联性，并且告警数据A是告警数据B的父节点的概率为53％，告警数据B是告警数据C的父节点的概率为85％，那么按照上述方式，可以将不存在强关联性的告警数据A和C的标签均标记为子节点。在告警数据A和告警数据B中，告警数据A为父节点，告警数据B为子节点，在告警数据B和告警数据C中，告警数据B为父节点，告警数据C为子节点。因为，告警数据A的标签更新为子节点，并且其为告警数据B的父节点的概率为53％，那么告警数据B为告警数据A的父节点的概率为47％，可以将告警数据B的标签更新为父节点，即告警数据B作为父节点，告警数据A和C作为子节点，这样可以构建如图7所示的子树模型。
针对上述几种不同的情形构建子树模型后，可以根据构建的子树模型构建树模型，即实现树模型的生长。
同样地，构建树模型的过程中可能存在以下不同的情形。例如，在子树模型的父节点存在于原树模型的情况下，可以将该原树模型与子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将子树模型挂接在原树模型的目标节点上。如图8所示，假设构建的子树模型如虚线框部分所示，其父节点为LTE小区退服，而在原树模型中存在与“LTE小区退服”这一父节点相同的节点，则将原树模型中的“LTE小区退服”作为目标节点，将虚线框部分的子树模型挂接在原树模型的“LTE小区退服”这一节点上，从而实现树模型的生长。
另一种情形，在子树模型的父节点不存在于原树模型的情况下，导致子树模型无法挂接在原树模型上，那么可以根据子树模型中各告警数据所属告警关联关系对应的概率，更新子树模型中各告警数据的标签。例如，可以根据上述所列出的更新各告警数据标签的方式进行更新，并根据更新后的各告警数据的标签重构子树模型，直至重构后的子树模型的父节点存在于原树模型中。这样，可以将原树模型中与重构后的子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将重构后的子树模型挂接在原树模型的目标节点上，以实现树模型的增长。
图9为本申请实施例提供的一种树模型构建装置，如图9所示，该装置包括：处理模块901、确定模块902、构建模块903；
其中，处理模块，用于对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
处理模块，还用于对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
确定模块，用于根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定集合中各告警数据的标签；
其中，分类模型是通过训练得到的；
第一特征可以包括以下至少一项：告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系、告警余弦相似度、告警支持度、告警确信度。
构建模块，用于根据集合中各告警数据的标签构建树模型。
在一种实施例中，上述处理模块，用于对告警数据进行挖掘，得到告警关联关系备选集合；对告警关联关系备选集合中的告警数据进行独热编码；根据独热编码后的告警数据进行向量告警神经网络训练，得到向量化告警关联关系集合。
在一种实施例中，上述处理模块的归一化处理过程可以为在第一特征包括告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一的情况下，根据实际网络结构对各告警关联关系的告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一进行归一化处理；
和/或，在第一特征包括告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中至少之一的情况下，根据归一化阈值对各告警关联关系的告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中的至少之一进行归一化处理；
其中，告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度各自对应相应的归一化阈值。
在一种实施例中，确定模块，可以用于根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定各告警关联关系对应的概率和余弦相似度；
其中，概率用于表示对应的告警关联关系中，任一告警数据为另一告警数据的父节点的概率，余弦相似度用于表示对应的告警关联关系中，任一告警数据与另一告警数据之间的关联性大小；
在余弦相似度大于等于相似度归一化阈值，且对应的告警关联关系的概率大于预设值的情况下，确定模块可以用于将对应的告警关联关系中任一告警数据的标签标记为父节点，将另一告警数据的标签标记为子节点；在余弦相似度小于相似度归一化阈值的情况下，确定模块可以用于将对应的告警关联关系中任一告警数据与另一告警数据的标签均标记为子节点。
在一种实施例中，上述构建模块，可以用于在各告警数据的标签不存在冲突的情况下，根据各告警数据的标签构建子树模型；
或者，在各告警数据的标签存在冲突的情况下，根据各告警数据所属告警关联关系对应的概率，对各告警数据的标签进行更新，根据更新后的各告警数据的标签构建子树模型；
根据子树模型构建树模型。
示例性地，上述构建树模型的实现方式可以包括但不限于以下方式：
在子树模型的父节点存在于原树模型的情况下，将原树模型中与子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将子树模型挂接在原树模型的目标节点上；
或者，在子树模型的父节点不存在于原树模型的情况下，根据子树模型中各告警数据所属告警关联关系对应的概率，更新子树模型中各告警数据的标签；
根据更新后的各告警数据的标签重构子树模型，直至重构后的子树模型的父节点存在于原树模型中；
将原树模型中与重构后的子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将重构后的子树模型挂接在原树模型的目标节点上。
本实施例提供的树模型构建装置用于实现图1所示实施例的树模型构建方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图10为一实施例提供的一种设备的结构示意图，如图10所示，该设备包括处理器1001和存储器1002；设备中处理器1001的数量可以是一个或多个，图10中以一个处理器1001为例；设备中的处理器1001和存储器1002可以通过总线或其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
存储器1002作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请图1实施例中的树模型构建方法对应的程序指令/模块(例如，树模型构建装置中的处理模块901、确定模块902、构建模块903)。处理器1001通过运行存储在存储器1002中的软件程序、指令以及模块实现上述的树模型构建方法。
存储器1002可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据机顶盒的使用所创建的数据等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
本申请实施例还提供了一种可读写存储介质，用于计算机存储，该存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以执行一种树模型构建方法，该方法包括：
对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
对向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
根据向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定集合中各告警数据的标签；
其中，分类模型是通过训练得到的；
根据集合中各告警数据的标签构建树模型。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上参照附图仅说明了本申请的示例性实施例而已，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种树模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
对所述向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
根据所述向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定所述集合中各告警数据的标签；
其中，所述分类模型是通过训练得到的；
根据所述集合中各告警数据的标签构建树模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合，包括：
对所述告警数据进行挖掘，得到告警关联关系备选集合；
对所述告警关联关系备选集合中的告警数据进行独热编码；
根据独热编码后的告警数据进行告警向量神经网络训练，得到向量化告警关联关系集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征包括以下至少一项：
告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系、告警余弦相似度、告警支持度、告警确信度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理，包括：
在所述第一特征包括告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一的情况下，根据实际网络结构对所述各告警关联关系的告警拓扑关系、告警业务关系、告警级别、告警专业关系中的至少之一进行归一化处理；
和/或，在所述第一特征包括告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中至少之一的情况下，根据归一化阈值对所述各告警关联关系的告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度中的至少之一进行归一化处理；
其中，告警支持度、告警确信度、告警余弦相似度各自对应相应的归一化阈值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定所述集合中各告警数据的标签，包括：
根据所述向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定各告警关联关系对应的概率和余弦相似度；
其中，所述概率用于表示对应的告警关联关系中，任一告警数据为另一告警数据的父节点的概率，所述余弦相似度用于表示对应的告警关联关系中，任一告警数据与另一告警数据之间的关联性大小；
在所述余弦相似度大于等于相似度归一化阈值，且对应的告警关联关系的概率大于预设值的情况下，将所述对应的告警关联关系中任一告警数据的标签标记为父节点，将另一告警数据的标签标记为子节点；
在所述余弦相似度小于相似度归一化阈值的情况下，将对应的告警关联关系中任一告警数据与另一告警数据的标签均标记为子节点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述集合中各告警数据的标签构建树模型，包括：
在所述各告警数据的标签不存在冲突的情况下，根据所述各告警数据的标签构建子树模型；
或者，在所述各告警数据的标签存在冲突的情况下，根据所述各告警数据所属告警关联关系对应的概率，对所述各告警数据的标签进行更新，根据更新后的所述各告警数据的标签构建子树模型；
根据所述子树模型构建所述树模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述子树模型构建所述树模型，包括：
在所述子树模型的父节点存在于原树模型的情况下，将所述原树模型中与所述子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将所述子树模型挂接在所述原树模型的目标节点上；
或者，在所述子树模型的父节点不存在于所述原树模型的情况下，根据所述子树模型中各告警数据所属告警关联关系对应的概率，更新所述子树模型中各告警数据的标签；
根据更新后的各告警数据的标签重构子树模型，直至重构后的子树模型的父节点存在于所述原树模型中；
将所述原树模型中与重构后的子树模型的父节点相同的节点作为目标节点，将所述重构后的子树模型挂接在所述原树模型的目标节点上。
8.一种树模型构建装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于对告警数据进行预处理，得到向量化告警关联关系集合；
所述处理模块，还用于对所述向量化告警关联关系集合中各告警关联关系的第一特征进行归一化处理；
确定模块，用于根据所述向量化告警关联关系集合、归一化处理后的第一特征以及分类模型，确定所述集合中各告警数据的标签；
其中，所述分类模型是通过训练得到的；
构建模块，用于根据所述集合中各告警数据的标签构建树模型。
9.一种设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的树模型构建方法。
10.一种可读写存储介质，用于计算机存储，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任一项所述的树模型构建方法。
CN202010592638.4A 2020-06-24 2020-06-24 树模型构建方法、装置、设备和存储介质 Pending CN113839802A (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010592638.4A CN113839802A (zh) 2020-06-24 2020-06-24 树模型构建方法、装置、设备和存储介质
JP2022580024A JP2023532013A (ja) 2020-06-24 2021-06-22 ツリーモデル構築方法、装置、機器および記憶媒体
PCT/CN2021/101572 WO2021259273A1 (zh) 2020-06-24 2021-06-22 树模型构建方法、装置、设备和存储介质
EP21830013.5A EP4170975A4 (en) 2020-06-24 2021-06-22 TREE MODEL CONSTRUCTION METHOD, APPARATUS AND DEVICE AND STORAGE MEDIUM

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010592638.4A CN113839802A (zh) 2020-06-24 2020-06-24 树模型构建方法、装置、设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113839802A true CN113839802A (zh) 2021-12-24

Family

ID=78965019

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010592638.4A Pending CN113839802A (zh) 2020-06-24 2020-06-24 树模型构建方法、装置、设备和存储介质

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP4170975A4 (zh)
JP (1) JP2023532013A (zh)
CN (1) CN113839802A (zh)
WO (1) WO2021259273A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114760186A (zh) * 2022-03-23 2022-07-15 深信服科技股份有限公司 告警分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN118195431A (zh) * 2024-05-20 2024-06-14 成都中科合迅科技有限公司 一种核电工程物项关系模型的建立方法及***和应用

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115243286B (zh) * 2022-06-20 2024-05-03 中国联合网络通信集团有限公司 一种数据处理方法、装置及存储介质
CN115391151B (zh) * 2022-10-26 2023-04-07 腾云悦智科技(长沙)有限责任公司 一种基于对象关系进行智能发现告警标签的方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108880706A (zh) * 2018-06-14 2018-11-23 熊猫电子集团有限公司 一种卫星信道链路故障的快速诊断方法
CN109951306A (zh) * 2017-12-20 2019-06-28 ***通信集团湖北有限公司 告警的处理方法、装置、设备及介质
WO2019233047A1 (zh) * 2018-06-07 2019-12-12 国电南瑞科技股份有限公司 基于电网调度的运维方法
CN110609759A (zh) * 2018-06-15 2019-12-24 华为技术有限公司 一种故障根因分析的方法及装置
CN110929951A (zh) * 2019-12-02 2020-03-27 电子科技大学 一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法
CN111125268A (zh) * 2019-12-27 2020-05-08 南京亚信软件有限公司 网络告警分析模型创建方法、告警分析方法及装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6253339B1 (en) * 1998-10-28 2001-06-26 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Alarm correlation in a large communications network
CN102938708B (zh) * 2012-11-05 2016-03-30 国网电力科学研究院 基于告警传播模式的告警相关性分析***及其分析方法
US10839312B2 (en) * 2016-08-09 2020-11-17 International Business Machines Corporation Warning filter based on machine learning
CN111209131B (zh) * 2019-12-30 2024-05-14 航天信息股份有限公司广州航天软件分公司 一种基于机器学习确定异构***的故障的方法和***
CN111193627B (zh) * 2019-12-31 2022-08-12 ***通信集团江苏有限公司 信息处理方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109951306A (zh) * 2017-12-20 2019-06-28 ***通信集团湖北有限公司 告警的处理方法、装置、设备及介质
WO2019233047A1 (zh) * 2018-06-07 2019-12-12 国电南瑞科技股份有限公司 基于电网调度的运维方法
CN108880706A (zh) * 2018-06-14 2018-11-23 熊猫电子集团有限公司 一种卫星信道链路故障的快速诊断方法
CN110609759A (zh) * 2018-06-15 2019-12-24 华为技术有限公司 一种故障根因分析的方法及装置
CN110929951A (zh) * 2019-12-02 2020-03-27 电子科技大学 一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法
CN111125268A (zh) * 2019-12-27 2020-05-08 南京亚信软件有限公司 网络告警分析模型创建方法、告警分析方法及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114760186A (zh) * 2022-03-23 2022-07-15 深信服科技股份有限公司 告警分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN114760186B (zh) * 2022-03-23 2024-05-28 深信服科技股份有限公司 告警分析方法、装置、电子设备及存储介质
CN118195431A (zh) * 2024-05-20 2024-06-14 成都中科合迅科技有限公司 一种核电工程物项关系模型的建立方法及***和应用

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023532013A (ja) 2023-07-26
WO2021259273A1 (zh) 2021-12-30
EP4170975A4 (en) 2023-11-29
EP4170975A1 (en) 2023-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113839802A (zh) 树模型构建方法、装置、设备和存储介质
CN110609759B (zh) 一种故障根因分析的方法及装置
KR102483025B1 (ko) 운영 유지 시스템 및 방법
CN112769605B (zh) 一种异构多云的运维管理方法及混合云平台
US20220019887A1 (en) Anomaly detection in network topology
CN115858796A (zh) 一种故障知识图谱构建方法及装置
CN111881164B (zh) 基于边缘计算和路径分析的数据处理方法及大数据云平台
CN104618149A (zh) 一种异构网络son智能运维管理方法
Aziz et al. Efficient routing approach using a collaborative strategy
CN113660687B (zh) 网络差小区处理方法、装置、设备及存储介质
CN108664607A (zh) 一种基于迁移学习的电力通信网数据质量提升方法
WO2021254244A1 (zh) 告警挖掘模型确定方法、装置、设备和存储介质
CN111711930B (zh) 簇头选举方法、***、终端设备及计算机可读存储介质
CN113285977B (zh) 基于区块链和大数据的网络维护方法及***
CN112488343B (zh) 一种基于超启发式算法的智慧城市智能感知终端选址方法
US10812989B2 (en) Method and apparatus for forecasting cell capacity saturation in wireless communication system
CN115454473A (zh) 基于深度学习漏洞决策的数据处理方法及信息安全***
CN111783487A (zh) 一种读卡器设备的故障预警方法及装置
CN115102852B (zh) 物联网业务开通方法、装置、电子设备及计算机介质
WO2023241484A1 (zh) 异常事件处理方法、电子设备及存储介质
CN116842183A (zh) 图谱合并方法、装置、电子设备及存储介质
CN117454296A (zh) 基于进化树结构的在线日志检测方法
WO2023118648A1 (en) System and method for optimizing fault detection in internet of things network
CN118152465A (zh) 一种数据转换方法、装置、设备以及存储介质
EP4292026A1 (en) Methods, apparatus and machine-readable mediums relating to machine learning models

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination