【技术实现步骤摘要】
本专利技术适用于数据监控领域，尤其涉及一种基于持续智能的数据监控方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、目前，在传统的数据分析类应用中，企业通过定期查和监控各类指标数据，并沿着预定义的查询路径手动浏览数据。但是，仅参考预定义的技术指标和绩效指标会导致数据监控的视角受到限制，会错过与所展示指标存在关联关系但未预定义的其他指标，导致数据监控的全面性和完备性较差。
2、有方法提出将m个指标数据分别对应的指标向量输入关联预测模型中，输出m个预测向量，根据m个指标向量、m个预测向量、参考关联矩阵和关联预测模型对应的权重矩阵，确定第一训练损失，进而对权重矩阵更新，得到目标关联矩阵，根据目标关联矩阵，确定每个指标数据对应的目标关联数据，在根据用户指令对指标数据进行监控时，同时监控指标数据的目标关联数据。
3、然而，指标数据之间的关联关系可能存在一定的滞后性，例如某项指标数据的变化可能在若干时刻之后才会作用于另一指标数据，从而导致上述方法仍然可能存在指标数据之间的潜在关联并未发现，降低了数据监控的全面性和完备性，因此，如何进一步...
【技术保护点】
1.一种基于持续智能的数据监控方法，其特征在于，所述数据监控方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述针对任一指标数据，根据预设的滑动窗口、M个监控数据流和所述M个指标数据分别对应的起始位置偏移量，确定所述M个指标数据分别对应的指标向量，包括：
3.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述根据所述指标向量和所述预测向量，对所述M个指标数据分别对应的起始位置偏移量进行更新，得到所述M个指标数据分别对应的目标位置偏移量，包括：
4.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，第m个指标数据对应的第一关...
【技术特征摘要】
1.一种基于持续智能的数据监控方法，其特征在于，所述数据监控方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述针对任一指标数据，根据预设的滑动窗口、m个监控数据流和所述m个指标数据分别对应的起始位置偏移量，确定所述m个指标数据分别对应的指标向量，包括：
3.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述根据所述指标向量和所述预测向量，对所述m个指标数据分别对应的起始位置偏移量进行更新，得到所述m个指标数据分别对应的目标位置偏移量，包括：
4.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，第m个指标数据对应的第一关联向量中的第m个元素为第二预设值，m为[1，m]范围内的整数。
5.根据权利要求1所述的数据监控方法，其特征在于，所述根据所述第一预测向量和所述第二预测向量，对所述训练好的关联预测子模型进行更新，得到更新好的关联预测子...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘国辉，闫利，覃松，刘广新，郑凯，刘佳音，陈增琪，薛海莲，王庆琦，李庆鹏，张辉，张凯，沈诗杰，
申请(专利权)人：河南九域腾龙信息工程有限公司，
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。