一种基于异质信息网络的软件故障预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115658546A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211425894.X

    申请日:2022-11-15

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明提供一种基于异质信息网络的软件故障预测方法及系统,方法包括:搭建ELK平台,收集各个节点产生的日志;使用Logparser对上文收集的日志进行模板提取;对处理后的日志数据进行异质信息网络快照的构建;以日志的Level对日志分类,其中Info代表正常日志,WARN代表警告日志,ERROR代表错误日志;将S中的序列按照时间顺序依次使用LSTM编码器,动态学习随时间变化的图的进化模式,并预测下一个时间戳的拓扑结构;使用多层LSTM模型搭建的编码器以及处理流程中,每层部署m个LSTM单元,将隐藏信息沿着序列和层级传递给相邻下一个单元,不断学习更新。本发明解决了预测准确率低以及适用性较差的技术问题。

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