公开(公告)号：CN117195124A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311145045.3

申请日：2023-09-06

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李埼耀

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/25

Abstract: 本说明书实施例公开了一种异动识别方法、装置以及设备，针对集群，有助于更可靠更提前地识别异动，尤其是较小的异动，以避免小的异动劣化导致更大的故障产生，从而能够提高集群的工作可靠性，也有助于快速定位可能导致该异动的服务所涉及的变更，进而阻止这种变更为更多的应用服务器带来异动风险。方案包括：采集集群中的服务调用数据，所述集群中包含多个服务器；按照服务名维度，对所述服务调用数据进行聚合，得到不同的服务分别对应于所述多个服务器的聚合数据；通过针对所述多个服务器的所述聚合数据进行比对，识别所述多个服务器中是否存在有异动的服务器。

公开(公告)号：CN117931604A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410139161.2

申请日：2024-01-31

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李埼耀

IPC: G06F11/34 ,  G06F11/30 ,  G06F11/32 ,  G06N3/092

Abstract: 本说明书实施例公开了一种服务风险监测方法、风险识别模型训练方法及系统，在需要对目标服务器的服务进行风险监测时，可以获取目标服务器的服务数据，将该服务数据输入到风险识别模型中，以便风险识别模型输出风险识别结果，从而向用户展示该风险识别结果。其中，服务数据为目标服务器提供服务过程中的运行数据，风险识别模型为具备根据服务数据识别判断服务风险的能力的大模型。本说明书实施例能够提供更高效的服务风险监测能力。

公开(公告)号：CN119248998A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411296784.7

申请日：2024-09-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李埼耀

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/2458

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种特征挖掘方法、推荐方法及相关装置和系统。通过调用预设大模型，利用该预设大模型本身对各领域知识的理解和推理能力，在不设定目标特征的情况下，基于第一挖掘提示词对原始数据进行探索性特征挖掘，得到探索性特征；对该探索性特征进行有效性分析，确定有效特征。在执行探索性特征挖掘时，还可基于预设特征名列表进行常规性特征挖掘；将上述有效特征记入预设特征名列表，实现在线学习。上述对探索性特征进行有效性分析，包括对特征格式、特征值等进行形式有效性分析，及基于离线AB实验和在线AB实验进行实质有效性分析。本实施例的特征挖掘方法可以基于Agent架构实现。