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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利标签确定方法、装置和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112446399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910824755.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权标签确定方法、装置和系统是由张彦芳;薛莉;孙旭东;常庆龙;罗磊设计研发完成，并于2019-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本标签确定方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种标签确定方法、装置及系统，属于AI领域。所述方法包括：获取第一时间序列的目标特征向量，时间序列为按照时序排列的一组数据的集合；获取所述目标特征向量与参考特征向量集合中参考特征向量的相似度，所述参考特征向量为已确定标签的第二时间序列的特征向量；当所述目标特征向量与第一参考特征向量的相似度大于相似度阈值时，将所述第一参考特征向量所对应的标签确定为所述第一时间序列的标签，所述第一参考特征向量为所述参考特征向量集合中的一个参考特征向量。本申请提高了标签确定的准确性，本申请用于机器学习模型的标签的确定。

本发明授权标签确定方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种标签确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一时间序列的目标特征向量； 获取所述目标特征向量与参考特征向量集合中参考特征向量的相似度，所述参考特征向量为已确定标签的第二时间序列的特征向量；其中，所述第一时间序列和所述第二时间序列均为网络关键绩效指标KPI的时间序列，所述目标特征向量和所述参考特征向量均包括数据排列周期、数据变化趋势、数据波动、统计特征、拟合特征或频域特征中的一种或多种特征的数据； 当所述目标特征向量与第一参考特征向量的相似度大于相似度阈值时，将所述第一参考特征向量所对应的标签确定为所述第一时间序列的标签，所述第一参考特征向量为所述参考特征向量集合中的一个参考特征向量，所述第一时间序列的标签用于对机器学习模型进行训练，所述标签为异常检测标签，训练后的机器学习模型用于对KPI进行异常检测； 所述方法还包括： 获取第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中的任一特征向量与所述参考特征向量集合中每个参考特征向量的相似度均不大于所述相似度阈值，且所述任一特征向量对应的时间序列的标签未确定； 获取所述第一特征向量集合中每两个特征向量的距离，在基于所述第一特征向量集合确定的多个距离中，确定距离阈值，所述距离阈值为排序后的距离中位于指定分位数或者指定顺序的距离； 基于所述第一特征向量集合中每两个特征向量的距离，统计每个特征向量的近邻向量，所述第一特征向量集合中任一特征向量的近邻向量为所述第一特征向量集合中与所述任一特征向量的距离小于所述距离阈值的其他特征向量； 基于统计结果，将相同的近邻向量的数量大于数量阈值的每两个特征向量划分为同一类特征向量，得到所述第一特征向量集合中特征向量的类别关系； 向管理设备发送所述类别关系以及所述第一特征向量集合对应的时间序列，以供所述管理设备按照所述类别关系，呈现所述第一特征向量集合对应的时间序列； 接收所述管理设备发送的所述第一特征向量集合对应的时间序列的标签。

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