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公开(公告)号：CN118364005B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410473966.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种时间序列数据挖掘方法及系统，涉及数据挖掘技术领域。采集时间序列，时间子序列中每一时间子序列为任意股票交易数据进行时间序列压缩后的数据；使用动态时间窗口将时间子序列划分为多个时间段，对每一时间段进行动态加权得到对应目标时间子序列；根据各目标时间子序列和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果。通过采集终端可以在前端对股票交易数据进行时间序列压缩保持时间序列数据的数据特征的同时降低了整体数据量可以提高数据挖掘的有效性，云端服务器在后端基于时间对时间序列数据进行加权修正各时间段数据对挖掘结果的影响可以提高数据挖掘的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118740604A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410966895.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京财经大学
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/0604 , H04L41/069 , H04L43/08 , H04L43/16 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于知识解析的云应用故障定位方法及装置，涉及数据处理技术领域；获取监控指标的指标数据，对任一监控指标，若该监控指标的指标数据不在预设范围内，则将该监控指标记为异常监控指标；在时间序列上对该异常监控指标对应的指标数据进行变化点检测得到变化点分布序列；根据变化点分布序列确定异常时间窗口；获取在时间窗口对应的日志信息，根据日志信息生成故障表示向量，根据故障表示向量确定故障位置；通过实时检测异常监控指标确定变化点能够精确地定位到故障发生的时间点，快速确定异常时间窗口，减少日志故障排查的时间，再通过故障表示向量与预设向量故障库中的向量进行匹配，进一步提高了故障定位的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119065936B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411089506.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F11/32 , G06F11/30 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种云平台关联微服务故障预警方法及装置，涉及云计算技术领域；将运行数据中的日志和指标数据按照时间戳对齐得到待处理数据；获取待处理数据中的跨模态特征，计算不同时间段内跨模态特征之间的余弦相似度，并对跨模态特征对应的待处理数据进行异常检测得到正常数据和异常数据；针对异常数据添加定位标签得到预处理数据，执行真伪筛选操作确定异常数据中的伪数据；根据伪数据的定位标签将预处理数据中的伪数据剔除后得到目标数据并进行预警。对异常数据添加定位标签并进行真伪筛选，可以剔除伪数据，较少误报和不必要的资源浪费。伪数据判断的好处在于提高了预警的精准度，减少误判的可能性，增强微服务系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118364005A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410473966.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种时间序列数据挖掘方法及系统，涉及数据挖掘技术领域。采集时间序列，时间子序列中每一时间子序列为任意股票交易数据进行时间序列压缩后的数据；使用动态时间窗口将时间子序列划分为多个时间段，对每一时间段进行动态加权得到对应目标时间子序列；根据各目标时间子序列和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果。通过采集终端可以在前端对股票交易数据进行时间序列压缩保持时间序列数据的数据特征的同时降低了整体数据量可以提高数据挖掘的有效性，云端服务器在后端基于时间对时间序列数据进行加权修正各时间段数据对挖掘结果的影响可以提高数据挖掘的可靠性。
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公开(公告)号：CN119065936A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411089506.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F11/32 , G06F11/30 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种云平台关联微服务故障预警方法及装置，涉及云计算技术领域；将运行数据中的日志和指标数据按照时间戳对齐得到待处理数据；获取待处理数据中的跨模态特征，计算不同时间段内跨模态特征之间的余弦相似度，并对跨模态特征对应的待处理数据进行异常检测得到正常数据和异常数据；针对异常数据添加定位标签得到预处理数据，执行真伪筛选操作确定异常数据中的伪数据；根据伪数据的定位标签将预处理数据中的伪数据剔除后得到目标数据并进行预警。对异常数据添加定位标签并进行真伪筛选，可以剔除伪数据，较少误报和不必要的资源浪费。伪数据判断的好处在于提高了预警的精准度，减少误判的可能性，增强微服务系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118740604B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410966895.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京财经大学
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/0604 , H04L41/069 , H04L43/08 , H04L43/16 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于知识解析的云应用故障定位方法及装置，涉及数据处理技术领域；获取监控指标的指标数据，对任一监控指标，若该监控指标的指标数据不在预设范围内，则将该监控指标记为异常监控指标；在时间序列上对该异常监控指标对应的指标数据进行变化点检测得到变化点分布序列；根据变化点分布序列确定异常时间窗口；获取在时间窗口对应的日志信息，根据日志信息生成故障表示向量，根据故障表示向量确定故障位置；通过实时检测异常监控指标确定变化点能够精确地定位到故障发生的时间点，快速确定异常时间窗口，减少日志故障排查的时间，再通过故障表示向量与预设向量故障库中的向量进行匹配，进一步提高了故障定位的准确性和效率。
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