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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117235639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311012710.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统是由周洪伟;赖国平;胡浩;张玉臣;汤海霖;汪永伟;刘鹏程;袁哲宇;李亮辉;马雪琪;马辰阳;王梅设计研发完成，并于2023-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统，该方法包括：基于知识图谱构建日志异常检测知识库，集合现有日志异常检测知识；包括：从现有文献和案例中提取知识，初步构建日志异常检测知识库；通过相似实体合并方法优化日志异常检测知识库；基于强化学习构建推理引擎，推理引擎以日志异常检测知识库为数据支持，以强化学习算法为核心，通过生成推荐策略、实施策略以及策略反馈的过程中，不断调整和优化推荐结果，同时也反馈给日志异常检测知识库，驱动日志异常检测库的演化，以不断优化和适应检测需求。本发明通过构建知识库，提供日志异常检测的辅助决策建议，降低了使用日志异常检测的难度，提高其易用性和通用性。

本发明授权一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法，其特征在于，包括： 基于知识图谱构建日志异常检测知识库，集合现有日志异常检测知识；包括：从现有文献和案例中提取知识，初步构建日志异常检测知识库；通过相似实体合并方法优化日志异常检测知识库； 基于强化学习构建推理引擎，推理引擎以日志异常检测知识库为数据支持，以强化学习算法为核心，通过生成推荐策略、实施策略以及策略反馈的过程中，不断调整和优化推荐结果，同时也反馈给日志异常检测知识库，驱动日志异常检测库的演化，以不断优化和适应检测需求； 所述推理引擎的构建过程具体包括： 从日志原文和日志模板两个角度采集信息，并利用余弦相似度完成验证；知识库内包含日志模板实体，知识库按日志类型记录对应的日志模板信息；对目标日志原文随机抽取n个日志项，对其进行预处理后，与知识库中预留的日志模板进行相似度判定；如果n个日志项均与同一个日志类型所预留的日志模板相似，则认为目标日志属于该日志类型； 根据实际，将不满足本次检测任务的算法和规则，从本次策略编排过程中过滤，以确保最终产生的策略实施，能够被底层的算法库、规则库支持； 用户设定推理所推荐策略的偏好；所述偏好包括时间效率、准确性、可扩展性、可解释性和自适应性； 通过日志异常检测知识库得到当前日志模板的候选处理方法与检测算法，将其编码转化为状态矩阵，从而建立不同概念层下的映射关系； 在推理的过程中，根据用户偏好优先推荐策略，并评估收益回报； 基于Q-learning算法实现策略推理。

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