【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运维管理领域，尤其涉及一种工单卡单的智能分析方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、由于运维复杂度的提升，运维管理场景存在服务之间调用链加长、服务定位困难、服务间调用不稳定等现象。在开展业务过程中，可能会因为系统错误、服务延迟等各种问题造成工单卡单的现象。
2、现有的工单卡单预警方案大多通过人工监控或是标签和文本分类模型实现。人工监控是由工作人员根据经验主观判断工单是否卡单，或是通过人工设置工单的处理时长阈值，当该工单的处理时长超过该阈值时则判断其发生卡单。分类模型则大多是采用概率计算，其输出结果易受人为因素影响，且分类模型中缺乏纠错学习机制，一次迭代的训练结果误差较大。
3、现有方案忽视了不同类型的工单在执行过程中不同环节所需处理时间的差异性，且卡单识别结果易受人为主观因素影响，导致卡单识别的效率和准确率较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种工单卡单的智能分析方法、装置、设备及介质，用以解决相关技术中忽视了不同类型的工单在执行过程中不同环节所需...
【技术保护点】
1.一种工单卡单的智能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述基于所述历史工单数据对预设的神经网络模型进行模型迭代训练，包括：
3.根据权利要求2所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述对所述历史工单数据进行数据标注，包括：
4.根据权利要求3所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述针对每个数据点，确定所述数据点周围预设范围内存在的其它数据点的第一数量，包括：
5.根据权利要求2所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述对所述历史工单数据进行数据归一化
...【技术特征摘要】
1.一种工单卡单的智能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述基于所述历史工单数据对预设的神经网络模型进行模型迭代训练，包括：
3.根据权利要求2所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述对所述历史工单数据进行数据标注，包括：
4.根据权利要求3所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述针对每个数据点，确定所述数据点周围预设范围内存在的其它数据点的第一数量，包括：
5.根据权利要求2所述的工单卡单的智能分析方法，其特征在于，所述对所述历史工单数据进行数据归一化处理，包括：
6.根据权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈秋婷，郭正坤，郑浩彬，林纲，刘树凤，蓝万顺，段新，张佐中，刘旭东，刘柳，林子琪，任巧璇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。