(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111676696.6 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中国联合网络通信集团有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街21号 (72)发明人 臧寅　徐立平　任云龙　邵阳　 刘洪东　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 代理人 朱颖　黄健 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/33(2019.01) H04L 41/0631(2022.01) (54)发明名称 网络告警事件识别模 型的训练方法、 设备及 存储介质 (57)摘要 本申请提供一种网络告警事件识别模型的 训练方法、 设备及存储介质。 该方法包括获取待 训练的网络告警事件； 确定所述网络告警事件的 历史相关性， 所述历史相关性为所述网络告警事 件之间的伴生概率； 确定所述网络告警事件的拓 扑相关性， 所述拓扑相关性为发生所述网络告警 事件的网络设备的相关性； 对所述历史相关性和 所述拓扑相关性进行训练， 获取所述网络告警事 件的事件相关性； 对所述事件相关性进行聚类和 根因识别， 得到网络告警事件识别模型。 由于网 络告警事件识别模型是基于由历史相关性和拓 扑相关性得到的网络告警事件的事件相关性得 到的， 通过网络告警事件识别模 型对网络告警事 件进行根因识别， 提高了网络告警事件的识别准 确率。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114358312 A 2022.04.15 CN 114358312 A 1.一种网络告警事 件识别模型的训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取待训练的网络告警事 件； 确定所述网络告警事件的历史相关性， 所述历史相关性为所述网络告警事件之间的伴 生概率； 确定所述网络告警事件的拓扑相关性， 所述拓扑相关性为发生所述网络告警事件的网 络设备的相关性； 对所述历史相关性和所述拓扑相关性进行训练， 获取所述网络告警事件的事件相关 性； 对所述事 件相关性进行聚类和根因识别， 得到网络告警事 件识别模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述事件相关性进行聚类和根因识 别， 得到网络告警事 件识别模型， 包括： 基于所述事 件相关性， 生成所述网络告警事 件的概率分布矩阵； 对所述概率分布矩阵进行聚类和根因识别， 得到网络告警事 件识别模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述网络告警事件的拓扑相关 性， 包括： 根据网络设备的组网架构和网络协议配置， 获取 所述网络告警事 件的拓扑相关性。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据网络设备的组网架构和网络协议 配置， 获取 所述网络告警事 件的拓扑相关性， 包括： 根据网络设备的组网架构和网络协议配置确定所述网络告警事件发生设备的拓扑位 置； 根据发生所述网络告警事件的网络设备的拓扑位置计算所述网络告警事件发生设备 之间的拓扑距离； 根据所述拓扑距离， 获取 所述网络告警事 件的拓扑相关性。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述网络告警事件的历史相关性 包括： 基于设定的时间窗口获取 所述网络告警事 件的历史相关性。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述历史相关性和所述拓扑相关性 进行训练， 获取 所述网络告警事 件的事件相关性， 包括： 对所述网络告警事 件进行训练， 生成所述网络告警事 件之间的告警传播关系； 基于设定的时间窗口， 对所述网络告警传播关系进行训练， 获取所述网络告警事件的 事件相关性。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述对所述概率分布矩阵进行聚类和根因 识别， 得到网络告警事 件识别模型， 包括： 根据所述 概率分布矩阵， 对所述网络告警事 件进行聚类， 生成告警类簇； 对所述概率分布矩阵中每 个告警节点初始化分配相同的权值； 根据所述告警传播关系， 迭代更新所述每个告警节点的权值， 获取所述告警节点的根 因权重； 根据所述 根因权重， 确定所述告警类簇的根因网络告警事 件。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114358312 A 2基于在线增量学习和联邦学习， 对更新的所述待训练的网络告警事件进行训练， 以提 高所述网络告警事 件识别的准确度。 9.一种网络告警事 件识别模型的训练设备， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待训练的网络告警事 件； 确定模块， 用于确定所述网络告警事件的历史相关性， 所述历史相关性为所述网络告 警事件之间的伴 生概率； 所述确定模块， 还用于确定所述网络告警事件的拓扑相关性， 所述拓扑相关性为发生 所述网络告警事 件的网络设备的相关性； 训练模块， 用于对所述历史相关性和所述拓扑相关性进行训练； 所述获取模块， 还用于获取 所述网络告警事 件的事件相关性； 聚类和根因识别模块， 用于对所述事件相关性进行聚类和根因识别， 得到网络告警事 件识别模型。 10.一种网络告警事件识别模型的训练设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器， 所述 存储器中存储代码， 所述处理器运行所述存储器中存储的代码， 以执行如权利要求 1‑8中任 一项所述的网络告警事 件识别模型的训练方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机 执行指令， 所述计算机执行指 令被处理器执行时用于实现如权利要求 1至8任一项 所述的网 络告警事 件识别模型的训练方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114358312 A 3