摘要
本发明提供一种基于深度学习的运维技术服务问题分类方法及系统,首先获取附带采集时间信息的运维技术服务问题描述文本集合;接着执行运维场景特征库动态更新与特征演化分析处理,生成场景特征演化轨迹数据;然后将运维问题文本单元、场景特征数据及场景特征演化轨迹数据输入预训练的深度学习分类模型,得到初始分类依据;再基于历史运维问题分类结果、运维处理效果数据及场景特征演化轨迹数据,分阶段调整初始分类依据中的特征权重与特征关联规则,得到优化后分类依据;最后将优化后分类依据与动态更新的运维技术服务问题分类案例库进行多层级关联匹配,生成运维问题分类结果,由此能够适应动态变化的运维场景,实现高效准确的问题分类。