[发明专利]系统集群节点的风险预测方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种系统集群节点的风险预测方法，其特征在于，其包括：

基于系统集群中各个节点之间的关联关系构建所述系统集群的无向图；

获取各个节点的特征信息，并利用特征信息和预设规则预测得到各个节点的单点预测风险值；

基于所述节点之间的关联关系，构建表示关联节点之间状态变化的势函数；

根据信念传播方法，结合所述单点风险值和所述势函数进行预测，得到各个节点的关联预测风险值。

2.根据权利要求1所述的系统集群节点的风险预测方法，其特征在于，所述得到各个节点的关联预测风险值之后，还包括：

实时检测所述无向图中节点的拓扑连接关系是否发生变化；

若是，则根据变化后的拓扑连接关系调整所述关联节点之间的势函数，并基于调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值。

3.根据权利要求2所述的系统集群节点的风险预测方法，其特征在于，所述基于调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值，包括：

当未通过所述预设规则对所述单点预测风险值进行更新时，以所述关联预测风险值作为所述节点的新的单点预测风险值，并结合所述调整后的势函数进行预测，得到所述新的关联预测风险值；

当通过所述预测规则对所述单点预测风险值进行更新后，以更新后的单点预测风险值结合所述调整后的势函数进行预测，得到所述新的关联预测风险值。

4.根据权利要求1所述的系统集群节点的风险预测方法，其特征在于，所述关联预测风险值的计算公式为：

其中，t表示迭代次数，i表示节点i，j表示节点j，x_i表示节点i是否存在风险，x_i＝0表示节点i无风险，x_i＝1表示节点i有风险，φ_i(x_i)表示所述节点的单点预测风险值，ψ_i,j(x_i,x_j)表示节点i和节点j之间的势函数，为第t次迭代中节点i向节点j传播的关于节点j取值为x_j的概率信息，由第t-1次迭代的信息计算而来，N(i)/j表示除节点j外与节点i的所有相关联节点，p_i(x_i)为节点i的关联预测风险值。

5.根据权利要求1所述的系统集群节点的风险预测方法，其特征在于，所述预设规则包括预先设定的专家规则，或者是根据节点的特征信息进行特征工程与机器学习建模得到的风险预测模型。

6.一种系统集群节点的风险预测装置，其特征在于，其包括：

无向图构建模块，用于基于系统集群中各个节点之间的关联关系构建所述系统集群的无向图；

单点风险预测模块，用于获取各个节点的特征信息，并利用特征信息和预设规则预测得到各个节点的单点预测风险值；

势函数构建模块，用于基于所述节点之间的关联关系，构建表示关联节点之间状态变化的势函数；

关联风险预测模块，用于根据信念传播方法，结合所述单点风险值和所述势函数进行预测，得到各个节点的关联预测风险值。

7.根据权利要求1所述的系统集群节点的风险预测装置，其特征在于，还包括：

检测模块，用于实时检测所述无向图中节点的拓扑连接关系是否发生变化；

所述关联风险预测模块，还用于当所述无向图中节点的拓扑连接关系发生变化时，根据变化后的拓扑连接关系调整所述关联节点之间的势函数，并基于调整后的势函数进行预测，得到新的关联预测风险值。