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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利业务系统的故障原因处理方法、装置、设备及存储介质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：CN114327964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202011080651.8，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权业务系统的故障原因处理方法、装置、设备及存储介质是由刘志煌设计研发完成，并于2020-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本业务系统的故障原因处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种业务系统的故障原因处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能和云技术中的智能运维；方法包括：获取业务系统的故障告警日志和运行指标的升降变化信息；根据运行指标的升降变化信息，确定运行指标频繁序列模式；将相似度高于相似度阈值的任意两个故障告警日志标记为相同的故障告警类型，根据标记得到的故障告警类型，确定故障告警类型频繁序列模式；根据运行指标频繁序列模式和故障告警类型频繁序列模式，确定与故障告警日志中包括的故障对象对应的关联对象；根据故障对象和关联对象的时序关系，确定故障对象的故障原因。通过本申请，能够适应业务系统动态变化的故障检测需求，提高故障原因检测的准确率。

本发明授权业务系统的故障原因处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种业务系统的故障原因处理方法，其特征在于，包括： 获取业务系统的故障告警日志和运行指标的升降变化信息； 根据所述运行指标的升降变化信息，确定运行指标频繁序列模式，其中，所述运行指标频繁序列模式是在预设的一段时间范围内，表征各所述运行指标升降信息在各个时间区间内出现的变化模式； 将相似度高于相似度阈值的任意两个故障告警日志标记为相同的故障告警类型，根据标记得到的故障告警类型，确定故障告警类型频繁序列模式，其中，所述故障告警类型频繁序列模式是在所述时间范围内，各所述故障告警类型在各个所述时间区间内出现的变化模式； 当所述故障告警日志中包括的故障对象的运行指标和候选对象的运行指标同时存在于所述运行指标频繁序列模式中时，将所述运行指标频繁序列模式的发生频率确定为所述候选对象的指标序列模式支持度；当所述故障对象的运行指标和所述候选对象的运行指标未同时存在于所述运行指标频繁序列模式中时，将预设的最小支持度阈值确定为所述候选对象的指标序列模式支持度； 当所述故障对象的告警类型和所述候选对象的告警类型同时存在于所述故障告警类型频繁序列模式中时，将所述故障告警类型频繁序列模式的发生频率确定为所述候选对象的故障告警类型序列模式支持度；当所述故障对象的告警类型和所述候选对象的告警类型未同时存在于所述故障告警类型频繁序列模式中时，将预设的最小支持度阈值确定为所述候选对象的故障告警类型序列模式支持度； 对所述指标序列模式支持度和所述故障告警类型序列模式支持度进行加权求和处理，得到所述候选对象的对象权重； 构建所述故障对象及所述候选对象的对象特征，其中，所述对象特征是使用所述业务系统中对象的属性特征或事件特征构建的； 根据所述候选对象的对象权重对所述故障对象和所述候选对象进行加权聚类处理，得到多个聚类簇；其中，所述加权聚类处理采用对象权重的加权聚类算法，所述加权聚类算法的准则函数是通过计算所有类簇中每个成员与所述成员所处类簇的加权类中心向量之间的相似度之和得到的；所述加权类中心向量是通过将类簇中所有成员的权重与所述成员的对象特征向量相乘后，对得到乘积进行求和得到的； 将与所述故障对象属于同一聚类簇的所述候选对象，确定为与所述故障告警日志中包括的故障对象对应的关联对象；根据所述故障对象和所述关联对象的时序关系，确定所述故障对象的故障原因。

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