应用主机中异常节点的识别方法、监测设备和电子设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202010110736.X
IPC分类号：G06F11/30;G06K9/62
申请日期：
2020-02-24
申请人：
京东数字科技控股有限公司

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著录项信息

专利名称	应用主机中异常节点的识别方法、监测设备和电子设备
申请号	CN202010110736.X	申请日期	2020-02-24
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-06-26	公开/公告号	CN111338897A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/30 监控〔3〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;1;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	京东数字科技控股有限公司	申请人地址	北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层221室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	京东数字科技控股有限公司	当前权利人	京东数字科技控股有限公司
发明人	陈楚濠;张静
代理机构	北京律智知识产权代理有限公司	代理人	孙宝海;袁礼君

摘要

本公开提供了一种应用主机中异常节点的识别方法、监测设备、电子设备和计算机存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：根据应用主机的多个指标数据通过聚类算法将各个应用主机聚成两类；通过iForest算法计算每个应用主机的异常得分；通过集成学习算法从多个指标中选出N个指标；对选出的N个指标通过PCA降维算法提取M个主成分；根据各个应用主机的M维指标数据通过基于密度的聚类算法对各个应用主机进行聚类，从而获得各个应用主机中的异常节点。该方法能够实现自动监测，减少了数据中噪音的干扰，提高了识别效率和准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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