摘要
本发明属于智能运维中的根因分析技术领域,且公开了一种挖掘故障传播权重参数的方法,该方法的具体步骤如下:S1:监督数据根因概率初始化:S2:监督数据拓扑感知标注:S4:无监督数据时空切片:S5:多模态根因推理:S6:参数增量融合:S7:在线自适应优化。本发明通过多阶段协同优化实现精准建模与动态适应,显著提升复杂系统根因定位能力:采用监督与无监督数据双驱动策略,利用工单历史构建根因概率基线,并结合时空切片标准化处理告警流,形成结构化知识库;通过拓扑感知标注与四维观测矩阵,量化CMDB依赖关系中的转移概率,构建包含TP/FP计数的特征矩阵,以支撑概率图模型的精确计算。