一种异常检测方法、问题诊断方法和相关产品

摘要

本申请公开一种异常检测方法、问题诊断方法和相关产品，至少涉及人工智能中的自然语言处理和机器学习。对目标系统的日志数据进行文本处理得到日志向量，依照滑动时间窗口对日志向量进行聚合，在投入聚合后的日志向量后，异常检测模型能够检测出相应时间内目标系统是否存在异常。以训练好的异常检测模型辅助完成对目标系统的异常检测，降低对分析人员的专业性要求，不需要复杂的维护，在提升系统的异常检测效率的同时降低实现难度和实现成本。异常检测模型发现目标系统存在异常时，还可以将相关时间内原始的日志数据再次输入到异常检测模型以获得每条日志的分值，利用主题模型对高分值的日志进行聚类分析，最终根据聚类分析结果来诊断系统的问题。