[发明专利]告警关联方法、装置以及介质

权利要求书

1.一种告警关联方法，包括：

接收包括多个告警事件的告警事件列表，每个告警事件具有一个告警标识符；

根据告警事件列表生成每个告警事件的告警特征向量；

根据告警事件之间的时间顺序关系生成告警事件的次序图，并根据发生告警事件的告警发生设备的物理拓扑结构生成告警事件的拓扑图；

基于次序图和拓扑图以及每个告警事件的告警特征向量，获得每个告警事件的邻居节点聚合向量；

使用每个告警事件的告警特征向量对门控图神经网络进行初始化，并使用每个告警事件的邻居节点聚合向量作为门控图神经网络的输入，通过门控图神经网络对告警特征向量进行更新；

计算所述多个告警事件中的所有任意两个告警事件的更新后的告警特征向量之间的相似性，选择相似性较高的预定数量的告警事件对作为关联规则二项集，并且通过对所述关联规则二项集应用极大团挖掘算法获得告警关联规则集；以及

使用告警关联规则集对所述多个告警事件进行告警关联。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在通过对所述关联规则二项集应用极大团挖掘算法获得告警关联规则集之后，利用准极大团阈值对告警关联规则集应用准极大团挖掘算法，从而获得合并后的告警关联规则集。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，使用出度矩阵和入度矩阵来表示所述次序图，并且对出度矩阵和入度矩阵的出度权重和入度权重进行归一化。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，使用邻接矩阵来表示所述拓扑图，并且如果在拓扑图中在与两个告警事件分别对应的两个告警发生设备之间存在拓扑关系，那么在所述邻接矩阵的与该拓扑关系对应的位置处的矩阵元素的值为1。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述邻接矩阵被归一化。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述准极大团挖掘算法包括：

将每个告警事件视为图中的一个点，并且在所述图中在具有关联性的两个告警事件之间存在连线；

对于两个分别包括k-1个告警事件的构成极大团的告警关联规则集，如果这两个告警关联规则集之间的差别只有一个告警事件，并且这两个告警关联规则集中的每个告警事件在图中的点的度均大于准极大团阈值与k-1之积，那么将这两个告警关联规则集相互合并，

其中，k为大于或等于3的整数，并且准极大团阈值是小于1的正实数。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述门控图神经网络包括门控循环单元。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，基于次序图和拓扑图以及每个告警事件的告警特征向量，获得每个告警事件的邻居节点聚合向量的步骤包括：

使用所述出度矩阵、入度矩阵以及邻接矩阵中的一个或多个的矩阵元素值作为边权重，通过加权求和来计算每个告警事件的邻居节点聚合向量。

9.一种告警关联装置，包括：

存储器，其上存储有指令；以及

处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令，以执行根据权利要求1至8中的任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至8中的任意一项所述的方法。