公开(公告)号：CN115526402A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211215171.7

申请日：2022-09-30

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 廖聪 ,  刘若兰 ,  余航 ,  李建国

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06F11/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种指标预测方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标指标序列，目标指标序列包括预设服务在M个时间点的M个指标值；获取与目标指标序列所属指标对应的目标权重向量；任一指标对应的权重向量用于表征该指标在时序上的变化特点；利用预先训练好的指标预测模型，对携带有各个指标值对应的协变量和位置向量的目标指标序列和目标权重向量进行处理，获取在未来的N个时间点的N个预测指标值；其中，M、N为大于1的整数。本实施例实现基于不同指标对应的权重向量，通过一个指标预测模型对属于不同指标的指标序列进行预测。

公开(公告)号：CN117251827A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311128756.X

申请日：2023-09-01

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 余航 ,  廖聪 ,  刘若兰 ,  李建国 ,  胡韵 ,  王昕喆

IPC: G06F18/26 ,  G06F18/22 ,  G06N5/046 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种周期检测的方法、装置、电子设备及存储介质。一种周期检测的方法，包括：获取目标检测对象的待检测时间序列；采用周期检测模型，对待检测时间序列进行周期检测，获得目标检测对象的周期检测结果；周期检测模型是基于贝叶斯统计以及深度学习构建的。这样，结合贝叶斯统计以及深度学习构建周期检测模型，利用了贝叶斯统计以及深度学习优点，提高了周期检测的准确度，减少了周期检测的误差。

公开(公告)号：CN116894634A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310614890.4

申请日：2023-05-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘若兰 ,  何家乐 ,  余航 ,  李建国 ,  李耀东 ,  张金秀

IPC: G06Q10/10 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书公开了一种业务系统的异常处理方法、电子装置、设备及存储介质。方法包括：对业务系统的多个监控项进行异常检测，得到属于异常的目标异常检测样本集，其中，异常检测样本包含有监控项的异常检测数据。基于因果推理算法，构建得到目标异常检测样本对应的有向关系图，其中，有向关系图的节点表示监控项，有向关系图的有向边表示监控项之间的因果关系指向。基于预先设置的有向关系图中每个节点到指向的其他节点的转移概率，构建有向关系图对应的节点分布函数，并对函数进行多轮迭代，以将每个节点对应的分布概率确定为该节点的异常影响度。选取出异常影响度达到预设标准的目标监控项，并对目标监控项执行预设异常处理决策。