[发明专利]IT系统智能管理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种IT系统智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取IT系统所产生的交易数据集，将所述交易数据集进行清洗和归类的预处理操作，得到交易数据簇；

根据所述交易数据簇生成交易数据矩阵，对所述交易数据矩阵进行加权操作，得到单元交易数据矩阵，将所述单元交易数据矩阵进行拆分后生成节点交易行向量；

将所述节点交易行向量中的交易数据输入至预先创建的智能业务仿真模型中，输出所述交易数据的交易结果；

根据所述交易结果修改所述IT系统中的业务节点之间的拓扑结构图，从而实现所述IT系统的智能管理。

2.如权利要求1所述的IT系统智能管理方法，其特征在于，所述将所述交易数据集进行清洗和归类的预处理操作，得到交易数据簇，包括：

将所述交易数据集输入至预先构建的证券客户关系管理系统中，利用数据仓库管理技术和数据挖掘技术对所述交易数据集进行智能分析后识别出所述交易数据集的交易类型，根据所述交易类型完成对所述交易数据集的清洗和归类，从而得到所述交易数据簇，其中，所述证券客户关系管理系统包括接收操作层和挖掘分析层。

3.如权利要求1所述的IT系统智能管理方法，其特征在于，所述对所述交易数据矩阵进行加权操作，得到单元交易数据矩阵，包括：

对所述IT系统中的业务节点中交易数据的程度需求进行统计后得到所述交易数据的程度指数，将所述交易数据矩阵中的行向量乘以所述程度指数，完成所述加权操作，得到所述单元交易数据矩阵。

4.如权利要求1所述的IT系统智能管理方法，其特征在于，所述预先创建的智能业务仿真模型，包括：

通过连续时间随机微分方程创建所述智能业务仿真模型，其中，所述连续时间随机微分方程包括：

p_t＝λ_tΦ_td_t+λ_tdw_1，t

Φ_t＝(α₁+β₁Φ_t)d_t+γ₁dw_2，t

logλ_t＝(α₂+β₂ log λ_t)d_t+γ₂dw_3，t

其中，w_1，t、w_2，t、w_3，t表示业务节点在交易前、交易中、交易后的状态常量。α₁、β₁、α₂、β₂表示交易性质参数，Φ_t表示市场过剩程度，λ_t表示市场流动指数，γ₁表示单次金额数值，γ₂表示交易频次，p_t表示交易结果，即所述智能业务仿真模型的输出。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的IT系统智能管理方法，其特征在于，所述根据所述交易结果修改所述IT系统中业务节点之间的拓扑结构图，包括：

获取所述交易结果，通过变动触动器对所述业务节点进行编码，得到所述业务节点的回信通道，利用所述回信通道修改所述业务节点的拓扑关系，完成所述业务节点之间的拓扑结构图的修改。