[发明专利]一种建模方法及装置

权利要求书

1.一种建模方法，其特征在于，应用于计算设备，包括：

获取第一指标的第一数据集，所述第一指标包括如下至少一项：网络设备关键绩效指标KPI或网络业务KPI，所述第一数据集包括所述第一指标在多个不同时间点的数值；

根据所述第一数据集确定与所述第一指标相似的第二指标；

确定与所述第二指标关联的第二模型中，满足异常检测算法过滤规则的第二模型；

将所述第一数据集输入所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型，根据所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型的数据预处理算法、特征选择算法处理所述第一数据集，获得第一特征集，所述第一特征集包括所述第一数据集的数据特征和/或提取特征；

利用所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型的异常检测算法处理所述第一特征集，根据所述异常检测算法的处理结果，确定所述第二模型的性能；

确定与所述第二指标关联的第二模型中性能最佳的模型为第一模型；所述第一模型用于检测所述第一指标的状态，所述第一指标的状态包括异常状态或正常状态，所述第二模型用于检测所述第二指标的状态，所述第二指标的状态包括异常状态或正常状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据集确定与第一指标相似的第二指标，包括：

确定与所述第一数据集相似的第二数据集，将所述第二数据集对应的指标作为所述第二指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第一数据集相似的第二数据集包括，确定特征向量与所述第一数据集的特征向量相似的第二数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一数据集的特征向量和所述第二数据集的特征向量中的特征包括数值变化趋势、数值周期和数值波动特征中的至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型的异常检测算法处理所述第一特征集之前，所述方法还包括：

利用特征过滤规则过滤所述第一特征集。

6.一种装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取第一指标的第一数据集，所述第一指标包括如下至少一项：网络设备关键绩效指标KPI或网络业务KPI，所述第一数据集包括所述第一指标在多个不同时间点的数值；

数据处理单元，根据所述第一数据集确定与所述第一指标相似的第二指标；

建模单元具体用于，确定与所述第二指标关联的第二模型中，满足异常检测算法过滤规则的第二模型；将所述第一数据集输入所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型，根据所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型的数据预处理算法、特征选择算法处理所述第一数据集，获得第一特征集；利用所述满足异常检测算法过滤规则的第二模型的异常检测算法处理所述第一特征集，根据所述异常检测算法的处理结果，确定所述第二模型的性能；确定与所述第二指标关联的第二模型中性能最佳的模型为第一模型；所述第一模型用于检测所述第一指标的状态，所述第一指标的状态包括异常状态或正常状态，所述第二模型用于检测所述第二指标的状态，所述第二指标的状态包括异常状态或正常状态，所述第一特征集包括所述第一数据集的数据特征和/或提取特征。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元具体用于，确定与所述第一数据集相似的第二数据集，将所述第二数据集对应的指标作为所述第二指标。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元具体用于，确定特征向量与所述第一数据集的特征向量相似的第二数据集。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一数据集的特征向量和所述第二数据集的特征向量中的特征包括数值变化趋势、数值周期和数值波动特征中的至少一个。