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公开(公告)号：CN116432834A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310281304.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F17/13 , G06N3/0455 , G08G1/01 , G06F123/02
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种时间序列预测方法和装置，该方法包括：获取已观测时间序列的第一梯度数据；利用记忆增强网络对所述第一梯度数据进行梯度增强，得到第二梯度数据；根据所述第二梯度数据得到向量域函数，并利用常微分方程求解器对所述向量域函数进行求解，得到所述时间序列的隐状态；对所述隐状态进行解码，得到未来时间的预测结果。相较于根据已观测时间序列直接求解隐状态，在解决了隐状态不连续问题的基础上，还可以解决数据规律与梯度非线性相关的问题，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116383010A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310413978.X
申请日：2023-04-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了告警事件聚合方法及装置。该方法包括：获取目标异质图，目标异质图包括用于表征多个检测项的多个检测项节点，以及与检测项节点有边相连的属性值节点，单个属性值节点用于表征其连接的检测项节点所表征的检测项在某个属性下的属性值；其中，该多个检测项是多个历史告警事件分别关联的检测项的集合；将目标异质图输入预先训练的第一图神经网络，得到第一图神经网络输出的该多个检测项节点各自的特征向量；基于该多个检测项节点各自的特征向量对该多个检测项进行聚类，得到多个类簇，该多个类簇用于该多个检测项分别产生的告警事件的聚合。
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公开(公告)号：CN115795342A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211430256.7
申请日：2022-11-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213
Abstract: 在本说明书提供的业务场景分类的方法中，针对历史上通过待分析接口接收的每个历史调用流量，确定该历史调用流量调用的各子应用，进而确定该历史调用流量对应的调用拓扑图，以各历史调用流量对应的调用拓扑图为依据，对各历史调用流量进行聚类，聚类的出的每一个类别可看作每一个业务场景类别。从上述方法可以看出，本说明书不再将同一个接口接收到的调用流量归为同一个业务场景类别，而是确定每个通过待分析接口接收的历史调用流量所调用的各子应用，并据此来绘制各历史调用流量对应的调用拓扑图，进而对各历史调用流量进行聚类，聚类出的每一个类别就代表一个业务场景类别，从而达到将同一个接口接收到的调用流量划分为不同业务场景分类的目的。
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公开(公告)号：CN115357339A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210974427.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种计算资源的配置方法及装置，基于流量预测和强化学习的决策评估相结合的构思，在流量时序预测基础上，进行各种应用的计算资源配置。其中，在配置过程中，一方面，基于表征向量对各个应用进行表征，使得计算资源配置方案具有迁移能力，即使面对新应用，也可以基于表征向量适用相应的流量与CPU利用率的关系，另一方面，基于强化学习的策略评估机制，以目标CPU利用率为目标确定长期回报，从而在最大化长期回报基础上对计算资源配置的决策结果进行调整，使得计算资源配置方案尽可能以较小的成本接近目标CPU利用率。该计算资源配置的技术方案，可以为云计算提供更有效的扩缩容机制。
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公开(公告)号：CN114969209A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210676264.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 提供一种训练方法及装置、预测资源消耗量的方法及装置。该训练方法应用于分布式数据库系统，所述系统包括多个数据库服务器，其中每个服务器包括一个或多个租户，该方法包括：获取多个数据库服务器上的租户流量指标；利用所述租户流量指标训练神经网络的权重矩阵，所述神经网络用于预测多个数据库服务器中的任意一个数据库服务器上的租户的资源消耗量；所述权重矩阵具有第一权重维度、第二权重维度和第三权重维度，分别用于衡量所述多个数据库服务器中的不同数据库服务器对神经网络的预测结果的贡献、一个数据库服务器上的不同租户对所述神经网络的预测结果的贡献、租户流量指标中的不同类型的流量指标对神经网络的预测结果的贡献。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114637576A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210285711.2
申请日：2022-03-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了用于生成容器分配方案的方法及装置。在该方法中，根据各个节点中当前已分配的Pod生成待调整分配方案，按照以下方式执行第一分配算法：根据各个节点的可用资源对各个节点进行排序；根据节点序列对各个节点中的部分Pod进行迁移，以得到局部最优分配方案；将局部最优分配方案与当前最优分配方案进行比较，以确定出新的当前最优分配方案；在当前迭代次数未达到指定次数阈值时，将新的当前最优分配方案作为下一轮的当前最优分配方案，以及根据当前分配重置度对当前初始分配方案中所分配的Pod进行分配重置，以生成新分配方案，并作为下一轮的当前初始分配方案；以及在当前迭代次数达到指定次数阈值时，输出当前最优分配方案。
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公开(公告)号：CN114139613A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111372050.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种异常检测系统的更新方法，所述异常检测系统中包括M个基础检测模型。该方法包括：获取多个历史序列以及从中选取出的N个典型序列，各个历史序列包括对应的按照时间顺序排列的L个指标值；将各个历史序列依次作为查询序列，并确定该查询序列针对N个典型序列的N个查询权重；针对N个典型序列中的各个典型序列，利用上述M个基础检测模型分别对其进行异常检测，得到M个检测结果，并对该M个检测结果进行融合，得到该典型序列对应的融合检测结果；利用N个查询权重，对N个典型序列对应的N个融合检测结果进行加权处理，得到查询序列对应的加权结果；基于该加权结果和查询序列对应的异常类别标签，更新上述异常检测系统。
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公开(公告)号：CN113988264A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111271139.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , H04L43/0876 , G08G1/065
Abstract: 本说明书实施例中提供了一种获得用于执行流量预测业务的图神经网络的方法及装置。该方法包括：获取图结构中N个节点的流量数据序列，流量数据序列包括与T个时段相对应的T个流量数据集合，单个流量数据集合包含N个节点各自在对应时段的节点流量；确定N个节点各自的节点流量满足的约束条件；根据约束条件确定损失函数；根据流量数据序列和损失函数训练得到用于执行流量预测业务第一时空图神经网络。
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公开(公告)号：CN112346594A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011164453.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F3/041 , G06F3/0488 , G06T19/00 , H04L29/06
Abstract: 本说明书提供基于增强现实的互动方法及装置，其中，所述基于增强现实的互动方法包括：对预设的触发标记进行识别，其中，所述触发标记用于触发增强现实互动场景；根据所述触发标记确定所述增强现实互动场景中的展示位置，在所述展示位置展示至少一个虚拟互动模块；确定用户从所述至少一个虚拟互动模块中选择的目标虚拟互动模块，接收用户针对所述目标虚拟互动模块的互动操作。通过上述方法，可以实现虚拟场景和真实场景的融合，不仅可以展示虚拟互动模块，而且用户可以基于该虚拟互动模块与增强现实场景中的虚拟互动模块进行互动，能够让用户在等待的时候消遣时间，可以满足用户的互动需求，给用户带来更好的使用体验。
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公开(公告)号：CN120010821A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510081504.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种代码嵌入模型的训练方法，包括：利用编码模块处理目标输入，得到其中各字符的输出向量。利用文本域代码共享的聚合模块，基于第一锚点句向量，对各字符的输出向量进行基于注意力机制的第一聚合处理，得到目标输入的第一特征向量。利用目标输入的类型专用的目标聚合模块，分别基于该目标聚合模块对应的目标数目的第二锚点句向量，对各字符的输出向量进行基于注意力机制的第二聚合处理，得到目标输入的第二特征向量。基于样本集中各文本和各代码片段各自的第一和第二特征向量，确定预测损失，并基于其更新第一和第二聚合模块以及第一和第二锚点句向量。
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