摘要
本发明公开了一种基于指标数据修复模型的根因定位方法及装置,其中的方法首先收集离线历史指标数据集;接着利用离线历史指标数据集,依据离线历史指标数据的不完备模式,构建指标数据修复数据集;然后利用指标数据修复数据集对指标数据修复模型进行训练,最后当在线异常发生时,将在线流式指标数据输入到训练好的数据修复模型进行修复,随后输入到在线根因定位模型进行定位。本发明对于常见的指标数据不完备情况,能够予以一定程度上的修正,减少不完备指标数据对根因定位问题带来的影响;通过双重注意力结合机制,有效的挖掘了指标数据内部特征模式,提升根因定位任务的准确率。