公开(公告)号：CN113806415A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202010549255.9

申请日：2020-06-16

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 姜磊 ,  陈坚 ,  赵松 ,  易明

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  H04L12/24

Abstract: 本发明公开一种告警挖掘模型确定方法、装置、设备和存储介质，属于数据分析处理技术领域。该方法包括：根据初始全量挖掘参数对训练数据进行挖掘，得到所有告警关联关系集合，进而根据规则库和所有告警关联关系集合标记指定告警，并根据测试数据和标记的指定告警进行指定告警挖掘，在挖掘结果满足收敛条件的情况下，生成告警挖掘模型。这样在全量挖掘基础上，通过对指定告警挖掘进行标记，并在此基础上进行分析和迭代，使得告警关联关系的确定性不断增强，从而科学地得到告警挖掘模型。

公开(公告)号：CN113806415B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202010549255.9

申请日：2020-06-16

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 姜磊 ,  陈坚 ,  赵松 ,  易明

IPC: G06F16/2458 ,  G06F18/214 ,  H04L41/0631

Abstract: 本发明公开一种告警挖掘模型确定方法、装置、设备和存储介质，属于数据分析处理技术领域。该方法包括：根据初始全量挖掘参数对训练数据进行挖掘，得到所有告警关联关系集合，进而根据规则库和所有告警关联关系集合标记指定告警，并根据测试数据和标记的指定告警进行指定告警挖掘，在挖掘结果满足收敛条件的情况下，生成告警挖掘模型。这样在全量挖掘基础上，通过对指定告警挖掘进行标记，并在此基础上进行分析和迭代，使得告警关联关系的确定性不断增强，从而科学地得到告警挖掘模型。

公开(公告)号：CN111369094A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN201811609417.2

申请日：2018-12-26

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 杜家强 ,  周波 ,  宋汉增 ,  周艳 ,  赵松

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种告警派单方法，该方法包括以下步骤：当接收到告警信息时，确定所述告警信息是否为可自动消除的告警信息；若是，则确定所述告警信息对应的抑制时间；基于所述抑制时间，对所述告警信息进行抑制，并确定所述告警信息在所述抑制时间内是否消除；若否，则将所述告警信息对应的工单发送至运维人员对应的设备。本发明还公开了一种告警派单装置、系统及计算机可读存储介质。本发明在接收到告警信息时，先判断该告警信息是否能自动消除，若能，则确定对应的抑制时间，并抑制该告警信息，以供告警信息自动消除，若在抑制时间内告警信息无法自动消除，则将告警信息对应的工单发送给运维人员对应的设备，实现告警信息的自适应派单。

公开(公告)号：CN117251563A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202210630838.3

申请日：2022-06-06

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 姜磊 ,  徐代刚 ,  余桃梅 ,  赵松 ,  杜贤俊

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F18/22 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供了一种故障工单的质检方法、设备及存储介质，方法包括：获取待质检的工单对应的工单数据；将所述工单数据输入到预设的透视模型中进行多维度工单因素关联分析处理，得到所述工单对应的质检分类信息。通过获取待质检工单对应的工单数据，并通过透视模型进对工单数据进行多维度工单因素关联分析处理，进而可以通过多维度工单因素之间的合理性确定质检分类信息，相对于现有技术中简单的规则匹配，本申请的实施例能进行多维度的关联分析，因此，本申请的实施例能提升智能质检的准确率。

公开(公告)号：CN115936659A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202111162667.8

申请日：2021-09-30

Applicant: 中兴通讯股份有限公司

Inventor： 姜磊 ,  赵松 ,  徐代刚 ,  宋汉增

IPC: G06Q10/20 ,  G06F30/27 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F111/02 ,  G06F113/02

Abstract: 本申请实施例涉及运维技术领域，特别涉及一种模型训练方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质，所述模型训练方法包括：向第三方上传所述第一方的模型的第一特征；接收所述第三方发送的特征矩阵；其中，所述特征矩阵是所述第三方根据所述第一特征和第二方上传的所述第二方的模型的第二特征生成的；根据所述特征矩阵对所述第一方的模型进行训练。本申请实施例提供的模型训练方法，可以快速解决新建运营点的运维冷启动问题，提升新建运营点的运维分析能力，从而提升用户的使用体验。