[发明专利]基于线性回归模型的白屏率监控方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，包括：

获取样本白屏数据，将所述样本白屏数据进行切分，并基于预设维度对切分后的所述样本白屏数据进行数据提取，得到基础训练数据，其中，所述预设维度包括页面访问量、页面加载时间、错误数、执行时间、初始化时间；

采用线性归一化算法，将所述基础训练数据进行归一化处理，得到目标训练数据；

将所述目标训练数据输入回归模型，基于梯度下降法进行训练，得到训练好的线性回归模型；

获取监控白屏数据，并通过所述训练好的线性回归模型对所述监控白屏数据进行数据计算，得到预测值；

根据预设埋点数据获取所述监控白屏数据中的真实白屏率，并基于所述预测值与所述真实白屏率，触发白屏告警信息。

2.根据权利要求1所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，所述获取样本白屏数据，将所述样本白屏数据进行切分，并基于预设维度对切分后的对所述样本白屏数据进行数据提取，得到基础训练数据，包括：

获取所述样本白屏数据；

按照预设时间阈值将所述样本白屏数据进行切分，得到初始白屏数据；

针对所述初始白屏数据，按照所述预设维度，提取所述初始白屏数据中的训练数据，得到所述基础训练数据。

3.根据权利要求1所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，所述将所述目标训练数据输入回归模型，基于梯度下降法进行训练，得到训练好的线性回归模型，包括：

基于均方误差算法，获取所述回归模型的权重系数；

基于所述权重系数以及所述梯度下降法，通过所述目标训练数据对所述回归模型进行迭代计算，其中，每次所述迭代计算均得到一个损失值；

当所述损失值达到预置阈值时，停止所述迭代计算，得到所述训练好的线性回归模型。

4.根据权利要求1所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，所述获取监控白屏数据，并通过所述训练好的线性回归模型对所述监控白屏数据进行数据计算，得到预测值，包括：

获取所述监控白屏请求；

基于所述监控白屏请求，获取预设时间间隔的监控白屏数据；

按照所述预设维度，提取所述监控白屏数据中的训练数据，得到目标待测数据；

通过所述训练好的线性回归模型对所述目标待测数据进行预测计算，得到所述预测值。

5.根据权利要求4所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，所述基于所述监控白屏请求，获取预设时间间隔的监控白屏数据，包括：

解析所述监控白屏请求，获取所述监控白屏请求所对应监控页面的埋点数据；

通过所述埋点数据，获取预设时间间隔的所述监控白屏数据。

6.根据权利要求1所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，所述根据预设埋点数据获取所述监控白屏数据中的真实白屏率，并基于所述预测值与所述真实白屏率，触发白屏告警信息，包括：

根据所述预设埋点数据获取所述监控白屏数据中的白屏次数和页面启动次数；

基于所述白屏次数和页面启动次数，统计所述监控白屏数据中的所述真实白屏率；

计算所述预测值与所述真实白屏率的偏差系数；

若所述偏差系数大于预设系数，则触发所述白屏告警信息。

7.根据权利要求1至6任一项所述的基于线性回归模型的白屏率监控方法，其特征在于，在所述统计所述监控白屏数据中的真实白屏率，并基于所述预测值与所述真实白屏率，触发白屏告警信息之后，所述方法还包括：

获取预设时间段的页面数据；

对所述页面数据进行数据提取，得到更新数据；

基于所述更新数据，对所述训练好的线性回归模型进行更新。