公开(公告)号：CN115277245B

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202210956100.6

申请日：2022-08-10

Applicant: 清华大学

Inventor： 孟烨青 ,  张千里 ,  王继龙

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/0823

Abstract: 本文公开基于属性的多维异常根因定位方法，包括：根据多维属性记录数据集构建频繁模式树，利用所述频繁模式树进行频繁项挖掘，得到影响异常的粗粒度的属性值组合；其中，多维属性记录数据集中的任意一条记录包括多维属性的属性值以及关键性能指标KPI的测量值；利用粗粒度的属性值组合之间的超集‑子集关系构建属性分析图，利用所述属性分析图进行启发式搜索得到影响异常的更细粒度的属性值组合。本文的多维异常根因定位方法可解释性强、速度快、准确性高。

公开(公告)号：CN115277245A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210956100.6

申请日：2022-08-10

Applicant: 清华大学

Inventor： 孟烨青 ,  张千里 ,  王继龙

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/0823

Abstract: 本文公开基于属性的多维异常根因定位方法，包括：根据多维属性记录数据集构建频繁模式树，利用所述频繁模式树进行频繁项挖掘，得到影响异常的粗粒度的属性值组合；其中，多维属性记录数据集中的任意一条记录包括多维属性的属性值以及关键性能指标KPI的测量值；利用粗粒度的属性值组合之间的超集‑子集关系构建属性分析图，利用所述属性分析图进行启发式搜索得到影响异常的更细粒度的属性值组合。本文的多维异常根因定位方法可解释性强、速度快、准确性高。