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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复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：CN121301071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511863373.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复方法及系统是由刘杭鑫设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复方法及系统，涉及分布式系统运维领域，包括从分布式系统多个服务节点采集运行日志并进行时序对齐，提取调用关系与性能度量数据；在滑动时间窗口内计算时序变化特征，通过融合编码生成动态特征向量并构建跨服务时序关联图；识别异常服务节点并与历史故障数据匹配，获取历史传播路径与特征向量；基于历史传播路径计算传播汇聚系数和特征偏差度，得到因果强度评分；根据评分识别故障影响程度，自适应调整资源隔离和流量调度策略。本发明实现了分布式系统故障的精准诊断和高效恢复。

本发明授权融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合时序日志的系统异常智能诊断与恢复方法，其特征在于，包括： 从分布式系统的多个服务节点采集运行日志并按时间戳进行时序对齐，从时序对齐的运行日志中提取调用关系与性能度量数据； 在滑动时间窗口内计算性能度量数据的时序变化特征，将时序变化特征与调用关系进行融合编码，生成服务节点对应的动态特征向量，基于调用关系将动态特征向量构建成跨服务时序关联图； 从跨服务时序关联图中识别异常服务节点，将异常服务节点对应的动态特征向量与历史故障数据库中的历史故障记录进行匹配，获取历史故障记录中的历史传播路径与历史特征向量； 从历史传播路径中提取历史服务节点之间的有向传播边及有向传播边对应的历史时延分布，在跨服务时序关联图中识别与历史传播路径拓扑结构匹配的候选传播子图，对候选传播子图中各目标服务节点沿入度方向进行多跳回溯构建上游传播树； 计算上游传播树中有向传播边的历史时延分布与跨服务时序关联图中对应有向传播边的实际时延分布之间的时延演化偏差； 基于时延演化偏差对上游传播树中的有向传播边进行传播衰减加权并归一化聚合，得到目标服务节点的传播汇聚系数； 计算各服务节点的动态特征向量与历史特征向量的特征偏差度，融合传播汇聚系数与特征偏差度得到各服务节点的因果强度评分； 根据因果强度评分识别故障影响程度，基于故障影响程度自适应调整服务节点的资源隔离策略和流量调度策略，实现系统故障的智能诊断与恢复； 在滑动时间窗口内计算性能度量数据的时序变化特征，将时序变化特征与调用关系进行融合编码，生成服务节点对应的动态特征向量，基于调用关系将动态特征向量构建成跨服务时序关联图包括： 设定滑动时间窗口对性能度量数据进行时序分段，在每个滑动时间窗口内构建性能度量数据的时序相空间，在时序相空间中计算性能度量数据的轨迹曲率与吸引子特征，作为时序变化特征； 从调用关系中识别服务节点在调用链路中的层级深度与分支密度，基于层级深度与分支密度计算调用传播路径的衰减系数； 对调用关系中的上游服务节点的时序变化特征按照调用衰减系数进行加权聚合，通过多头注意力机制将时序变化特征与加权聚合后的上游时序特征进行跨层级融合编码，生成服务节点对应的动态特征向量； 以服务节点作为图节点并赋予动态特征向量，计算调用关系中相邻服务节点的动态特征向量之间的余弦相似度，将余弦相似度作为图边的权重值，构建跨服务时序关联图。

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