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龙图腾网获悉安徽高颐科技有限公司申请的专利一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法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：CN120596679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510677073.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法是由胡涛;朱琳;李巨博;胡波;胡芳设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法，涉及运维数据处理技术；包括：通过告警对接适配模块对异构告警进行标准化处理；对结构化后的统筹告警数据进行无效数据与误报数据过滤；基于显式拓扑网络和隐式拓扑网络构建双层检索的知识库；将实时告警数据与知识库进行关联分析，生成实时告警知识图谱并通过图注意力网络匹配历史图谱；根据告警活跃度与拓扑关系变化动态更新知识库等步骤。本发明对告警数据进行统一结构化处理，去除其中的无效数据和误报数据，提高了告警有效率，节约了运维时间，提高了运维效率；同时基于双层拓扑网络构建知识库，结合图注意力网络，筛选关联图谱，辅助快速定位问题源头，提高告警定位精度和效率。

本发明授权一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的运维告警关联知识库的方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、通过告警对接适配模块对异构告警进行标准化处理，包括：获取多源运维告警日志，将其重构为包含核心字段与标签字段的JSON格式结构化数据； 步骤二、对结构化后的统筹告警数据进行无效数据与误报数据过滤； 步骤三、基于显式拓扑网络和隐式拓扑网络构建双层检索的知识库； 步骤四、将实时告警数据与知识库进行关联分析，生成实时告警知识图谱并通过图注意力网络匹配历史图谱； 步骤五、根据告警活跃度与拓扑关系变化动态更新知识库； 步骤二中所述误报数据过滤包括： 周期性误报检测：通过傅里叶变换分析告警时序特征，识别周期性尖峰信号并验证后加入屏蔽列表； 流量聚集误报检测：基于源IP目的IP分布、访问次数及流量量级构建误报可能性评价公式，并筛选超阈值告警； 阈值敏感度误报检测：根据相邻更新周期内的指标平均值的变化率，对阈值中值进行迁移更新并保持阈值宽度不变。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽高颐科技有限公司，其通讯地址为：247100 安徽省池州市经济技术开发区电子信息产业园综合楼7楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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