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龙图腾网获悉青岛青大技术转移中心有限公司申请的专利基于网络大数据的计算机智能服务管理系统及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：CN121233382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511391644.2，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于网络大数据的计算机智能服务管理系统及方法是由鲍文胜;孙仁成;翟毅姝;李晓伟设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络大数据的计算机智能服务管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于网络大数据的计算机智能服务管理系统及方法，属于运维管理技术领域。包括：数据流生成模块：用于形成携带管理意图的上下文感知数据流；知识网络生成模块：用于形成可供业务意图查询的知识网络；候选集生成模块：用于生成带优先级的根因候选集；动作执行模块：用于执行相应的自动化修复动作。本发明通过构建注入业务语义的上下文感知数据流、建立多维情境索引知识网络以及实现基于优先级评估的自动化修复机制，达到了运维数据智能关联分析、精准根因定位和系统自愈能力的技术效果，解决了现有技术中运维数据关联性弱、故障定位效率低和人工响应速度慢的问题。

本发明授权基于网络大数据的计算机智能服务管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于网络大数据的计算机智能服务管理系统，其特征在于，包括： 数据流生成模块：用于获取网络大数据，按照预定义的管理策略，注入统一的追踪标识与蕴含业务语义的管理上下文，形成携带管理意图的上下文感知数据流； 形成携带管理意图的上下文感知数据流的步骤包括： 通过数据采集接口从应用层提取应用数据，从基础设施层提取基础设施数据，从网络层提取网络数据； 通过预定义的管理策略规则库，对每条数据记录生成统一的追踪标识，通过字符串连接运算产生唯一字符串； 注入包含业务语义的管理上下文； 基于获取的网络大数据，形成携带统一的追踪标识和管理上下文的上下文感知数据流； 设置网络大数据的采样频率参数，形成完整的上下文感知数据流； 知识网络生成模块：用于集合所述上下文感知数据流，并依据所述管理上下文，构建多维情境索引，形成可供业务意图查询的知识网络； 候选集生成模块：用于当接收到告警或查询请求时，将其解析为管理意图查询，利用所述多维情境索引从所述知识网络中检索关联的上下文感知数据流，生成带优先级的根因候选集； 生成带优先级的根因候选集的步骤包括： 基于得到的管理意图查询和多维情境索引，遍历知识网络，利用管理意图查询的约束条件过滤节点和边； 检索关联的上下文感知数据流，通过跟随动态关联指针访问具体数据存储位置； 收集检索到的上下文感知数据流集合； 执行算法分析，识别潜在根因，该根因为数据流中异常模式的源头节点； 计算每个潜在根因的优先级分数，基于优先级分数排序潜在根因列表，按优先级分数降序排列； 输出排序后的列表作为带优先级的根因候选集； 计算每个潜在根因的优先级分数的步骤包括： 构建多维度评估体系，包含服务关键度、影响范围、异常强度、传播深度四个评估维度； 服务关键度通过查询服务等级协议数据库获取标准化评分，取值范围为0-1的连续值； 影响范围采用改进的PageRank算法计算，计算公式为： ； 式中，为受影响组件的关键度评分，为根因到组件的拓扑距离； 异常强度通过多指标融合计算，计算公式为： ； 式中，为异常频率系数，为异常持续时间系数，为异常幅度系数； 传播深度使用衰减因子模型计算，计算公式为： ； 式中，为衰减因子，为第层受影响节点数量； 采用非线性组合函数计算最终优先级分数，计算公式为： ； 式中，为环境复杂度修正因子，为自然常数，为服务关键度，为影响范围，为异常强度，为传播深度； 动作执行模块：用于根据所述根因候选集，并依据预设的管理策略，执行相应的自动化修复动作。

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