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龙图腾网获悉中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利平台运维方法、电子设备、介质及产品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：CN119520312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411514937.0，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权平台运维方法、电子设备、介质及产品是由王翠;宋卫华设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本平台运维方法、电子设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种平台运维方法、电子设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取所述服务平台的当前状态信息；通过预设bert预训练模型从当前状态信息中提取当前状态特征向量，其中，预设bert预训练模型经过预设微调运维任务微调得到；将当前状态特征向量输入至预设神经网络决策模型，得到服务平台的目标运维策略。即本申请实现对运营决策的自动化和智能化，且决策网络模型能够自动从大量的网络数据中学习和优化，从而不断提升运维策略的准确性和效果，减少人工干预需求及依赖，提高运营效率，降低人力成本。

本发明授权平台运维方法、电子设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种平台运维方法，其特征在于，应用于服务平台，所述平台运维方法包括以下步骤： 获取所述服务平台的当前状态信息； 通过预设bert预训练模型从所述当前状态信息中提取当前状态特征向量，其中，所述预设bert预训练模型经过预设微调运维任务微调得到； 将所述当前状态特征向量输入至预设神经网络决策模型，得到所述服务平台的目标运维策略； 在所述通过预设bert预训练模型从所述当前状态信息中提取当前状态特征向量的步骤之前，所述方法包括： 获取所述服务平台的历史网络流量数据，其中，所述历史网络流量数据的获取来源包括网络抓包工具、流量监控工具、网络安全日志或者网络路由日志中的至少一种； 在所述历史网络流量数据基于所述预设微调运维任务被标注后，对标注后的历史网络流量数据进行特征提取，得到训练特征样本集； 基于训练特征样本集对初始bert预训练模型进行微调，得到所述预设bert预训练模型； 所述预设微调运维任务包括流量模式识别任务、网络故障识别任务以及资源占用预测任务，所述进行标注的标签类型包括与所述流量模式识别任务对应的模式标签、与所述网络故障识别任务对应的故障标签、与所述资源占用预测任务对应的资源占用标签，所述基于训练特征样本集对初始bert预训练模型进行微调，得到所述预设bert预训练模型的步骤包括： 基于所述初始bert预训练模型搭建流量模式识别模型； 将所述训练特征样本集中的训练特征样本输入至所述流量模式识别模型，得到流量模式识别结果； 基于所述流量模式识别结果与训练特征样本对应模式标签之间的差异，对所述流量模式识别模型进行迭代训练，并在所述流量模式识别模型训练完成后，得到对所述初始bert预训练模型进行微调后的第一微调bert预训练模型； 基于所述第一微调bert预训练模型搭建网络故障识别模型； 将所述训练特征样本集中的训练特征样本输入至所述网络故障识别模型，得到网络故障识别结果； 基于所述网络故障识别结果与训练特征样本对应故障标签之间的差异，对所述网络故障识别模型进行迭代训练，并在所述网络故障识别模型训练完成后，得到对所述第一微调bert预训练模型进行微调后的第二微调bert预训练模型； 基于所述第二微调bert预训练模型搭建资源占用预测模型； 将所述训练特征样本集中的训练特征样本输入至所述资源占用预测模型，得到资源占用预测结果； 基于所述资源占用预测结果与训练特征样本对应资源占用标签之间的差异，对所述资源占用预测模型进行迭代训练，并在所述资源占用预测模型训练完成后，得到对所述第二微调bert预训练模进行微调后的预设bert预训练模型。

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