[发明专利]一种基于机器学习的信息系统运行状态风险预测方法有效
| 申请号： | 201811487389.1 | 申请日： | 2018-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN109492826B | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 李纯;郑滔;刘培锋 | 申请（专利权）人： | 远光软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/00 | 分类号： | G06F16/00 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 胡时冶;庞许倩 |
| 地址： | 519085 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的信息系统运行状态风险预测方法，属于信息系统运行状态风险预测技术领域，解决了现有技术中无法智能化预测信息系统运行状态风险，信息系统风险防控能力较差的问题。所述方法包括步骤：采集原始日志中的指标数据，选取多个维度的所述指标数据，得到每个维度指标数据的训练集和测试集；针对每个维度指标数据的训练集和测试集，构建相应维度指标数据的维度值预测模型；预测得到对应维度指标数据预设未来时长的纵向预测值；根据所述预设未来时长的纵向预测值，结合所述多个维度指标数据与风险结果值的对应关系，得到预设未来时长的风险预测结果。实现了信息系统运行状态风险的智能化预测，增加了信息系统风险防控能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 信息系统 运行 状态 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的信息系统运行状态风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集原始日志中的指标数据，选取多个维度的所述指标数据，得到每个维度指标数据的训练集和测试集；针对每个维度指标数据的训练集和测试集，构建相应维度指标数据的维度值预测模型；利用各维度值预测模型，预测得到对应维度指标数据预设未来时长的纵向预测值；根据所述预设未来时长的纵向预测值，结合所述多个维度指标数据与风险结果值的对应关系，得到预设未来时长的风险预测结果。
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