简介:
本申请提供了一种异常分析方法、装置及存储介质,包括:获取异常事件产生的异常数据序列;使用预设聚类模型对异常数据序列进行分类,得到至少两个类别的异常序列;预设聚类模型用于得到异常数据序列的异常类型;对至少两个类别的异常序列进行关联挖掘,得到至少一条关联规则;将至少一条关联规则进行关联,构建出异常关联关系;根据异常关联关系对异常事件产生的原因进行定位。通过对异常的分类、对异常进行关联规则挖掘得到异常间的关联关系,由此对异常事件产生的原因进行定位,其中的聚类模型等可以实时进行维护避免特征失效,提升了对无传播性关系的异常的挖掘效果,达到了对异常事件产生的原因快速精准定位。
本申请提供了一种异常分析方法、装置及存储介质,包括:获取异常事件产生的异常数据序列;使用预设聚类模型对异常数据序列进行分类,得到至少两个类别的异常序列;预设聚类模型用于得到异常数据序列的异常类型;对至少两个类别的异常序列进行关联挖掘,得到至少一条关联规则;将至少一条关联规则进行关联,构建出异常关联关系;根据异常关联关系对异常事件产生的原因进行定位。通过对异常的分类、对异常进行关联规则挖掘得到异常间的关联关系,由此对异常事件产生的原因进行定位,其中的聚类模型等可以实时进行维护避免特征失效,提升了对无传播性关系的异常的挖掘效果,达到了对异常事件产生的原因快速精准定位。