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文档简介
道福安社区益田路5033号平安金融中数据系统的知识库中获取包括历史告警信息和决策树。再获取大数据系统产生的实时告警信数据系统产生的实时告警信息自动进行分析和2从预设的大数据系统的知识库中获取历史数据,其中,所根据所述历史告警信息确定N个信息特征,并基于确定的所述信息特征构造所述历史将所述信息特征向量中的所述信息特征作为分裂节点,对所述信息特征向量进行分使用预设的分类算法对所述实时告警信息与每个所述历史告警信息进行相似度计算,将选取到的所述历史告警信息输入所述训练好的决息确定N个信息特征,并基于确定的所述信息特征构造所述历史告警信息对应的信息特征若在所述知识库中,查询到所述实时告警信3将所述实时告警信息和所述实时告警信息的决策结果按照预设的模板发送到预设的从所述知识库中,获取与所述实时告警信息的告警将所述相似告警信息对应的历史决策记录按照预设的顺序若在预设的时间内,所述决策结果未发生变更,决策树训练模块,用于将所述信息特征向量信息分类模块,用于使用预设的分类算法对所述实时9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储4于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述告警信息的决策方5[0002]随着互联网的高速发展,现代大型企业会面临着来自各个方面的系统操作[0007]根据所述历史告警信息确定N个信息特征,并基于确定的所述信息特征构造所述[0010]使用预设的分类算法对所述实时告警信息与每个所述历史告警信息进行相似度信息与每个所述历史告警信息之间的相似度中,选取最大相似度对应的所述历史告警信训练好的决策树决策后输出的所述决策记录作为所述实时告警信息的决策结果输出到客6警信息进行相似度计算,得到所述实时告警信息与每个所述历史告警信息之间的相似度,器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述告警信息的决策方7[0026]图4是本发明一实施例中告警信息的决策方法中对信息特征向量进行归一化处理[0027]图5是本发明一实施例中告警信息的决策方法中获取告警账号对应的历史数据的[0028]图6是本发明一实施例中告警信息的决策方法中获取相似告警信息对应的历史决[0029]图7是本发明一实施例中告警信息的决策方法中对决策树进行增量训练的一具体8监控到内某用户在5分钟内高频操作同一个URL超过100次,则触发风控模型的告警系统生[0043]可以理解的是,服务端根据历史数据中的历史告警信息进行确定N个维度的信息9[0051]S5:使用预设的分类算法对实时告警信息与每个历史告警信[0052]其中,预设的分类算法是统计学的一种利用概率统计知识进相似度算法或者欧几里得距离算法等,实时告警信息与历史告警信息之间的相似度越高,决策树决策后输出的决策记录作为实时告警[0056]在图2对应的实施例中,通过从预设的大数据系统的知识库中获取包括历史告警不足的问题,从而能够对不同的业务系统的风控模型产生的实时告警信息进行分析和决分类条件包括针对每个信息特征预先设置的特征值区间和每个特征值区间对应的标识信[0064]其中,表一示出了告警系统和告警类型这两个信息特征的特征值区间和标识信[0069]在一实施例中,在步骤S22所提及的对分配好标识信息的信息特征向量进行归一征向量进行分类,并以历史告警信息对应的历史决策记录作为叶子节点进行决策树训练,能够结合该告警账号的历史告警信息和历史决策记录,对实时告警信息进行分析和决策,到存在实时告警信息中的告警账号时,将查询到的告警账号对应的历史数据输出到客户[0082]将实时告警信息和实时告警信息的决策结果按照预设的模板发送到预设的信息该实时告警信息对应的决策结果作为新增样本,并使用新增样本对决策树进行增量训练,[0099]其中,预设的时间是指风控分析人员对自动决策的决策结果的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限征向量进行分类,并以历史告警信息对应的历史决策记录作为叶子节点进行决策树训练,[0113]智能决策模块86,用于将选取到的历史告警信息输入训练好的决策树中进行决[0123]信息发送模块860,用于将实时告警信息和实时告警信息的决策结果按照预设的[0127]辅助决策模块863,用于将相似告警信息对应的历史决策记录按照预设的顺序输[0132]关于告警信息的决策装置的具体限定可以参见上文中对于告警信息的决策方法件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,现上述实施例中告警信息的决策装置的各模块的功能,例如图8所示模块81至模块86的功机程序被处理器执行时实现上述实施例中告警信息的决策方法中的步骤,例如图2所示的包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM
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