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龙图腾网获悉上海六坊信息科技有限公司申请的专利一种分布式异构节点优化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：CN120455463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510955438.3，技术领域涉及：H04L67/1012；该发明授权一种分布式异构节点优化方法及系统是由王敏;经春秋设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式异构节点优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式异构节点优化方法及系统，涉及数据处理技术领域，采集分布式异构节点系统的网络流量特征数据和数据访问模式数据，通过流量访问关联模型进行关联分析，提取关键关联特征，将关键关联特征输入到性能影响评估模型中，生成系统性能影响等级，若根据系统性能影响等级判断处于性能下降状态，通过基于因果推理的性能瓶颈识别模型，基于所述网络流量特征数据、所述数据访问模式数据和所述系统性能影响等级，识别性能瓶颈源，基于所述性能瓶颈源，将关键关联特征输入到基于深度强化学习的优化策略生成模型中动态调整优化阈值，生成对应的数据分片策略；提高了系统监控的全面性和准确性。

本发明授权一种分布式异构节点优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式异构节点优化方法，其特征在于，步骤一：采集分布式异构节点系统的网络流量特征数据和数据访问模式数据； 步骤二：通过预先训练的流量访问关联模型对所述网络流量特征数据和所述数据访问模式数据进行关联分析，提取关键关联特征； 步骤三：将所述关键关联特征输入到预先训练的性能影响评估模型中，生成系统性能影响等级；根据所述系统性能影响等级，判断当前系统是否处于性能下降状态； 步骤四：若处于性能下降状态，则通过基于因果推理的性能瓶颈识别模型，基于所述网络流量特征数据、所述数据访问模式数据和所述系统性能影响等级，识别性能瓶颈源； 步骤五：基于所述性能瓶颈源，将所述关键关联特征输入到基于深度强化学习的优化策略生成模型中，所述优化策略生成模型结合历史优化经验和当前系统参数，动态调整优化阈值，基于所述优化阈值和网络流量特征，生成对应的数据分片策略； 步骤41：基于分布式异构节点系统的历史监测数据和预先标注的性能下降事件记录，构建包含性能下降类型、原因和症状因果关系的第二训练样本库； 步骤42：基于第二训练样本库，采用结构学习的方法，构建包含根因节点层、中间状态节点层和观测特征节点层的三层分层因果推理网络结构； 步骤43：基于第二训练样本库中的性能下降事件记录，采用最大似然估计和期望最大化算法，学习因果推理网络中各节点间因果关系的条件概率表； 步骤44：基于实时收集的网络流量特征数据和数据访问模式数据所提取的实时的关键关联特征作为性能瓶颈识别模型的观测证据，采用联合树算法进行概率推理，计算各根因节点的后验概率分布，输出概率最大的性能瓶颈源； 步骤45：基于识别的所述性能瓶颈源，构建性能瓶颈特征库，对性能瓶颈进行分类和特征提取； 步骤46：基于构建的所述性能瓶颈特征库，结合识别的所述性能瓶颈源，对性能瓶颈进行识别和定位。

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