调度异常分析模型训练方法、装置、设备以及存储介质

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调度异常分析模型训练方法、装置、设备以及存储介质
申请号:CN202410858364
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118734096A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种调度异常分析模型训练方法、装置、设备以及存储介质,涉及信息处理技术领域,该方法包括:获取错误日志,对错误日志进行处理,得到无标签的日志向量;利用聚类算法将无标签的日志向量进行聚类分类,得到有标签的日志向量;将有标签的日志向量用于回归预测模型的训练,得到完成训练的回归预测模型;基于新的错误日志,对完成训练的回归预测模型进行增量训练。该方案通过对错误日志进行处理,降低错误日志的特征维度,增强各词之间的语义相关性;通过聚类分类提升业务自动化水平,并且利用回归预测模型分析错误日志,为开发人员提供合适的处理建议,加速运维;同时,对回归预测模型进行增量学习,适配新的异常,提高模型实时性。
技术关键词
回归预测模型 聚类算法 标签 分词 分析错误日志 马尔可夫模型 模型训练方法 信息处理技术 文本 噪声信息 训练设备 统计方法 误差 训练装置 处理器 可读存储介质