[发明专利]故障关联关系的确定方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202111004820.4 | 申请日: | 2021-08-30 |
公开(公告)号: | CN113792154B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 杨天行;杨晨;孙卓 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/35 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 罗岚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 故障 关联 关系 确定 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种故障关联关系的确定方法,包括:
获取故障图谱,其中,所述故障图谱中包括用于指示故障事件的事件节点、用于指示故障属性的属性节点,以及连接所述事件节点和对应属性节点的边,其中,所述故障属性包括以下至少一个维度:故障原因、故障现象和故障类型;
对所述故障图谱中至少两个目标事件节点,从所述故障图谱中查询通过所述边连接的目标属性节点;
根据各所述目标事件节点连接的所述目标属性节点,确定各所述目标事件节点所指示的目标故障事件的故障属性;
将所述至少两个目标故障事件的所述故障属性,以及所述至少两个目标事件节点的描述信息,与预先定义的关系规则进行匹配,其中,所述描述信息包括故障发生时间;
根据匹配的关系规则确定所述至少两个目标故障事件之间的关联关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预先定义的关系规则,包括下列中的至少一个:
在至少两个故障事件的故障原因之间的重合度超过第一预设阈值时,所述至少两个故障事件之间的关联关系为共现关系;
在至少两个故障事件的故障类型之间的重合度超过第二预设阈值,且所述至少两个故障事件的故障发生时间的间隔超过预设时间阈值时,所述至少两个故障事件之间的关联关系为因果关系;
在至少两个故障事件的故障发生时间不同,且所述至少两个故障事件之间不为因果关系时,所述至少两个故障事件之间的关联关系为时序关系;
在至少两个故障事件的故障现象及故障原因均相同时,所述至少两个故障事件之间的关联关系为相似关系。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取故障图谱之前,还包括:
读取历史故障库中的多个故障工单;
从多个所述故障工单中提取对应故障事件的各维度的故障信息,其中,所述各维度的故障信息包括以下至少一个维度的信息:故障现象、故障原因、故障类型和故障发生时间;
对多个所述故障工单对应的故障事件,分别建立指示所述故障事件的事件节点;其中,将所述故障事件的和所述故障发生时间,作为所述事件节点的描述信息;
建立多个候选属性节点,其中,每个所述候选属性节点指示所述故障现象、所述故障原因,以及所述故障类型中的一个;
将指示相同故障属性的候选属性节点合并,以得到多个属性节点;
根据各所述故障事件和对应的所述故障信息,确定连接多个所述事件节点与多个所述属性节点的边;
根据多个所述事件节点、多个所述属性节点,以及连接多个所述事件节点与对应属性节点的边,生成所述故障图谱。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述从多个所述故障工单中提取对应故障事件的各维度的故障信息,包括:
针对每个所述故障工单,将所述故障工单中的文本输入故障提取模型,以提取对应故障事件的目标维度的故障信息,其中,所述故障提取模型对应所述目标维度。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,在所述将所述故障工单中的文本输入故障提取模型之前,还包括:
利用训练数据对预训练语义模型进行微调,以获取所述故障提取模型;其中,所述训练数据包括样本故障工单,所述样本故障工单以所述目标维度的至少一个属性标签进行标注。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述根据匹配的关系规则确定所述至少两个目标故障事件之间的关联关系,包括:
将所述匹配的关系规则对应的关联关系,确定为所述至少两个目标故障事件之间的关联关系。
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述根据匹配的关系规则确定所述至少两个目标故障事件之间的关联关系之后,还包括:
获取待排查故障事件;
若所述待排查故障事件属于存在所述关联关系的所述至少两个目标故障事件中的一个,则对所述至少两个目标故障事件中的其余事件进行故障排查。
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