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龙图腾网获悉广州汇通国信科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的自适应运维根因定位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：CN119691576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411781620.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于深度学习的自适应运维根因定位方法及系统是由李保平;杨建荣;阮光宗;雷昕;李冬云;杨伟杰设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的自适应运维根因定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的自适应运维根因定位方法及系统。该方法首先采集系统日志、性能指标、告警事件和配置变更等多源数据，提取时序特征、文本特征和关联特征；结合3‑sigma准则和自编码器进行异常检测；当发现异常时，利用故障知识图谱进行推理诊断并结合XGBoost分类算法实现故障诊断；随后进行故障传播分析和根因定位，并持续优化故障处理流程。本发明解决了现有运维系统中故障特征不全面、检测准确率低、诊断能力受限等问题，通过多源数据融合、深度学习检测、知识图谱推理相结合的方式，实现了更准确的故障检测和根因定位，同时具备自适应优化能力，显著提升了运维故障处理的效率。

本发明授权一种基于深度学习的自适应运维根因定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自适应运维根因定位方法，其特征在于， 包括以下步骤： S1采集多源数据，所述多源数据包括系统日志数据、性能指标数据、告警事件数据和配置变更数据； S2对所述多源数据进行数据清洗和标准化，并建立数据间的时序关联； S3对预处理后的数据进行特征提取，得到时序特征、文本特征和关联特征； S4对时序特征中的统计指标采用3-sigma准则进行单指标异常检测，同时将时序特征、文本特征和关联特征构建为联合特征向量并采用自编码器进行多指标关联异常检测，输出异常特征向量； S5当检测到异常时，基于故障知识图谱进行推理诊断并结合XGBoost分类算法进行故障诊断； S6根据故障诊断结果对系统进行故障传播分析和根因定位； S7基于所述根因定位结果更新故障处理知识库并生成优化的标准故障处理流程； 所述S3中特征提取包括： S301采用滑动窗口技术提取性能指标数据的时序特征，包括：均值μ、标准差σ、变化率r的统计特征，以及上升下降趋势t、周期性波动p、突变点d的趋势特征； S302采用Drain算法实现大规模日志数据的快速模板提取，所述Drain算法通过固定深度的解析树将相似日志消息聚类以识别日志模板，并通过TF-IDF即词频-逆文档频率算法计算特征向量V，其中V包含日志关键词权重w、错误代码分布e、操作类型频率f； S303构建时间窗口T内的关联特征矩阵R，其中矩阵元素R[i，j]表示第i个告警事件与第j个配置变更之间的时序相关度，相关度通过告警事件时间ta[i]与配置变更时间tc[j]的时间差计算得出； 所述性能指标数据包括：CPU利用率、内存使用率、网络流量、磁盘IO、应用响应时间、连接数、队列长度。

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