基于表示学习的告警数据流压缩算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第7期北京时间：
作者：阴振生, 陈佳, 王鹏, 汪卫
摘要：型在线服务系统的告警数量巨大且关联关系复杂，运维人员进行故障诊断的难度较大。为此，提出一种基于表示学习的告警数据流压缩算法。该算法包含离线学习和在线压缩阶段：离线学习阶段，采用嵌入技术对告警内容的语义信息及服务组件的拓扑信息进行表示学习；在线压缩阶段，采用流式聚类方法对表示学习得到的告警向量进行聚合并生成告警事件。在合成数据集与真实数据集上的实验表明，该算法的各项评价指标均优于已有算法，更能满足告警数据流压缩的实时性和有效性要求。
关键词：在线服务系统, 告警数据流压缩, 表示学习, 词嵌入, 图嵌入, 流式聚类
