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一种面向微服务异常检测的特征指标选取方法.pdf

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    本发明公开了一种面向微服务异常检测的特征指标选取方法，分为五个步骤：初始化、特征指标时间序列预测模型构建、特征指标选取模型构建、特征指标去冗余模型构建、微服务异常检测。本发明针对不同种类的异常，以异常发生时刻为基点，使用循环神经网络通过历史数据预测正常状态下，自该时刻点起一段时间内指标数据序列，若异常状态下相应时段的指标真实序列与该预测序列存在较大差异，即表示该指标对于异常有较强的显示度，可作为异常特征指标，然后，利用聚类算法验证此指标在多微服务场景下的普适性，最后，使用谱聚类算法对异常特征指标

    (19)国家知识产权局

    (12)发明专利申请

    (10)申请公布号CN117851863A

    (43)申请公布日2024.04.09

    (21)申请号202410007193.7

    (22)申请日2024.01.03

    (71)申请人北京工业大学

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