[发明专利]故障文档推荐方法、装置、电子设备和介质

说明书

本公开提供了一种故障文档推荐方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及计算机技术领域，可以应用于金融技术领域。该方法包括：响应于接收到故障文档推荐请求，确定与请求对应的故障语句；根据故障语句，确定与故障语句相匹配的至少一个对象；在故障文档数据库中分别确定针对每个对象的至少一个候选故障文档；故障文档数据库包括每个对象当前感兴趣的故障文档和每个对象历史预定时段内感兴趣的故障文档；以及将至少一个候选故障文档中的目标故障文档推荐给目标对象。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，可以应用于金融技术领域，更具体地涉及一种故障文档推荐方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

当前，随着虚拟化、云计算等技术的广泛应用，企业数据中心内部IT基础设施规模成倍增长，计算机硬件和软件的规模不断的扩大，相应的计算机故障也频繁发生，一线运维人员迫切的需要更加专业、更加强大的运维工具。

在数据中心的日常运维工作中，一般会碰到各种各样的故障场景，故障一般会根据系统、区域和设备等条件进行划分，分配给不同的人进行应急处理。但是对故障的事后研究一直未曾停止，将不同的故障文档推荐给合适的运维专家做事后分析，是一个长期需求，不同于一般简单的按照系统、区域和设备等条件的划分进行故障文档推荐。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了故障文档推荐方法、装置、设备、介质和程序产品，可以根据描述故障的故障语句，确定至少一个与故障语句相匹配的对象，如一个或多个擅长解决该故障的运维专家；然后在故障文档数据库中，结合每个对象当前感兴趣的故障文档和历史阶段曾经感兴趣的故障文档，确定至少一个候选故障文档，再从候选故障文档中选择目标故障文档，将目标故障文档推荐给目标对象，有利于帮助目标对象通过目标故障文档进行故障的事后分析。

根据本公开的第一个方面，提供了一种故障文档推荐方法，包括：响应于接收到故障文档推荐请求，确定与所述请求对应的故障语句；根据所述故障语句，确定与所述故障语句相匹配的至少一个对象；在故障文档数据库中分别确定针对每个所述对象的至少一个候选故障文档；所述故障文档数据库包括每个对象当前感兴趣的故障文档和每个对象历史预定时段内感兴趣的故障文档；以及将所述至少一个候选故障文档中的目标故障文档推荐给目标对象。

根据本公开实施例，所述根据所述故障语句，确定与所述故障语句相匹配的至少一个对象，包括：针对每个对象，分别获取表示所述对象的运维特征；确定所述故障语句的故障语句特征，所述故障语句特征包括至少一个故障词特征；以及根据所述故障语句特征与每个对象的运维特征之间的特征匹配结果，确定与所述故障语句相匹配的至少一个对象。

根据本公开实施例，所述运维特征包括当前的运维特征和历史预定时段的运维特征；所述在故障文档数据库中分别确定针对每个所述对象的至少一个候选故障文档，包括：根据所述当前的运维特征、所述历史预定时段的运维特征，确定对象当前感兴趣的故障文档和历史预定时段内感兴趣的故障文档；以及根据所述对象当前感兴趣的故障文档和历史预定时段内感兴趣的故障文档，确定针对所述对象的至少一个候选故障文档。

根据本公开实施例，所述根据所述当前的运维特征、所述历史预定时段的运维特征，确定对象当前感兴趣的故障文档和历史预定时段内感兴趣的故障文档，包括：使用神经网络模型，基于所述当前运维特征和所述故障文档数据库中每个故障文档的故障词特征，得到所述当前运维特征与每个故障文档之间的关系评估结果；以及根据所述关系评估结果，确定对象当前感兴趣的故障文档。

根据本公开实施例，所述根据所述当前的运维特征、所述历史预定时段的运维特征，确定对象当前感兴趣的故障文档和历史预定时段内感兴趣的故障文档，还包括：使用神经网络模型，基于所述历史预定时段的运维特征和所述故障文档数据库中每个故障文档的故障词特征，得到所述历史预定时段的运维特征与每个故障文档之间的关系评估结果；以及根据所述关系评估结果，确定对象历史预定时段内感兴趣的故障文档。