【技术实现步骤摘要】
网络节点告警等级的确定方法、装置及计算设备
[0001]本专利技术实施例涉及通信
，具体涉及一种网络节点告警等级的确定方法、装置及计算设备。
技术介绍
[0002]目前，5G网络切片节点的告警等级直接沿用各个子切片原有的告警等级。但是由于切片网络结果的复杂性以及各个节点之间调用关系的多样性，导致原有的告警等级并能够准确表示所有场景下各切片节点的告警等级。例如，在一些业务场景下，高重要等级的切片节点需要调用低重要等级的切片节点，高重要等级的切片节点的运作依赖于低重要等级的切片节点。当低重要等级的切片节点故障时，其告警等级需要升级。
[0003]现有技术中，在各个业务场景下，各切片节点的调用关系不同，切片节点的告警等级的调整依赖于人工，调整效率低，且人力资源成本高。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种网络切片节点告警等级的确定方法、装置及计算设备，用于解决现有技术中存在的人为调整切片节点的告警等级效率低且人力资源成本高的问题。
[0005]根据本专利技术实施例...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种网络节点告警等级的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取各网络节点的目标告警信息以及各网络节点的目标告警拓扑图；在预先设定的告警集合中确定所述目标告警信息对应的目标告警编码；根据所述目标告警编码构建所述各网络节点的目标告警特征矩阵；根据所述目标告警拓扑图确定所述各网络节点的目标节点邻接矩阵；将所述目标告警特征矩阵和所述目标节点邻接矩阵输入预先训练好的告警等级确定模型中，得到所述各网络节点的告警等级；所述预先训练好的告警等级确定模型是根据多组训练数据及对应的标签向量训练得到的，每一组训练数据均包括一个N
×
N的节点邻接矩阵和一个N
×
M告警特征矩阵，N为所述网络节点的个数，M为一个网络节点的特征维度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标告警编码构建所述各网络节点的目标告警特征矩阵，进一步包括：根据所述目标告警编码得到第一告警特征矩阵；将所述第一告警特征矩阵与所述各网络节点的预设维度的属性特征组合，得到所述目标告警特征矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标告警拓扑图确定所述各网络节点的目标节点邻接矩阵，包括：计算所述目标告警拓扑图中网络节点的总数，将所述网络节点的总数分别作为所述目标节点邻接矩阵的行数和列数；如果所述网络节点V
i
和所述网络节点V
j
在所述目标告警拓扑图中存在连接关系，则所述目标节点邻接矩阵中的第i行第j列的元素为第一数值，否则，所述目标节点邻接矩阵中的第i行第j列的元素为第二数值，其中，i和j均为正整数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各网络节点的目标告警信息以及各网络节点的目标告警拓扑图之前，所述方法还包括：获取多组训练数据，每一组训练数据均包括一个N
×
N的节点邻接矩阵和一个N
×
M的告警特征矩阵，N为所述网络节点的个数，M为一个网络节点的特征维度；对各组训练数据分别进行标注，得到每一组训练数据对应的N
×
1的标签向量，所述标签向量中的元素表示各个网络节点的告警等级，同一个告警等级的网络节点的标签相同，不同告警等级的网络节点的标签不同；根据所述多组训练数据和相应的标签向量训练图卷积神经网络模型，得到所述告警等级确定模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取多组训练数据，包括：获取多个告警信息以及各告警信息对应的告警拓扑图；根据各个告警信息得到相应的告警特征矩阵，根据所述告警拓扑图得到节点邻接矩阵；将相对应的一个告警特征矩阵和一个节点邻接矩阵组成一组训练数据，以得到多组训练数据。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多组训练数据和相应的标签向量训练图卷积神经网络模型，得到所述告警等级确定模型，包括：将所述多组训练数据输入所述图卷积神经网络模型，输出所述多组训练数据对应的告
警等级向量；...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，郑屹峰，张卷卷，陈维新，章淑敏，刘梦晗，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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