[发明专利]电信网络故障原因定位方法及装置

权利要求书

1.一种电信网络故障原因定位方法，其特征在于，包括：

获取目标电信网络设备在历史时间段发出的告警消息，对所有所述告警消息进行统计，获取所述告警消息的统计特征；

将所有所述告警消息按照发出的时间先后顺序进行拼接，生成所述告警消息的时间序列；

将所述告警消息的统计特征和时间序列输入基于注意力机制的神经网络模型中，输出所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率，将最大概率对应的所述预设故障原因作为所述目标电信网络设备的故障原因；

其中，所述基于注意力机制的神经网络模型根据电信网络设备样本发出的告警消息和所述电信网络设备样本的实际故障原因进行训练获取。

2.根据权利要求1所述的电信网络故障原因定位方法，其特征在于，将所述告警消息的统计特征和时间序列输入基于注意力机制的神经网络模型中，输出所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率的步骤之前还包括：

获取所述电信网络设备样本发出的告警信息和所述电信网络设备样本的故障工单；

将所述故障工单中电信网络设备样本的实际故障原因和告警信息进行关联；

将关联的电信网络设备样本的实际故障原因和告警信息作为一个样本对，对所述基于注意力机制的神经网络模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的电信网络故障原因定位方法，其特征在于，将所述故障工单中电信网络设备样本的实际故障原因和告警信息进行关联的步骤包括：

对于所述故障工单中的任一条记录，筛选出与该条记录具有相同电信网络设备样本的编号且发出时间与该条记录中的工单派发时间之间的间隔在预设范围内的告警信息；

将该条记录中电信网络设备样本的实际故障原因和筛选出的告警信息进行关联。

4.根据权利要求1所述的电信网络故障原因定位方法，其特征在于，对所有所述告警消息进行统计，获取所述告警消息的统计特征的步骤包括：

根据所述告警消息的告警标题，统计每种所述告警标题对应的告警消息的条数；

根据所述告警消息发出的时间，确定所述目标电信网络设备发生故障的季度、月份、周、日、星期和是否节假日中的一项或多项时间特征；

将所述目标电信网络设备的编号、每种所述告警标题对应的告警消息的条数和所述时间特征作为所述告警信息的统计特征。

5.根据权利要求1所述的电信网络故障原因定位方法，其特征在于，将所述告警消息的统计特征和时间序列输入基于注意力机制的神经网络模型中，输出所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率的步骤包括：

将所述告警消息的统计特征输入所述基于注意力机制的神经网络模型中的第一分支，获取所述统计特征的注意力向量；

将所述告警消息的时间序列输入所述基于注意力机制的神经网络模型中的第二分支，获取所述时间序列的注意力向量；

使用所述基于注意力机制的神经网络模型中的融合层对所述统计特征的注意力向量和所述时间序列的注意力向量进行融合；

将融合结果输入所述基于注意力机制的神经网络模型中的第一全连接层后，经过所述基于注意力机制的神经网络模型中的激活层，获取所述目标电信网络设备属于每种预设故障原因的概率。

6.根据权利要求5所述的电信网络故障原因定位方法，其特征在于，将所述告警消息的统计特征输入所述基于注意力机制的神经网络模型中的第一分支，获取所述统计特征的注意力向量的步骤包括：

基于所述第一分支中的标准化层对所述统计特征进行标准化；

基于所述第一分支中的第二全连接层对标准化后的所述统计特征进行特征提取和变换；

基于所述第一分支中的注意力层对所述第二全连接层的输出进行权重分配，获取所述统计特征的注意力向量。