(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211009085.0 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 李国斌　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 肖鹏 (51)Int.Cl. G06F 11/30(2006.01) G06F 16/18(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 异常日志处 理方法及装置 (57)摘要 本申请涉及数据处理技术领域， 提供一种异 常日志处理方法及装置。 所述方法包括： 对各待 选异常日志进行第一相似度匹配， 从各待选异常 日志中， 获取任意两者之间的第一相似度大于或 等于第一预设值的各目标异常日志划分至同一 异常日志集； 对异常日志集中任意两个目标异常 日志的关键词特征进行第二相似度匹配， 将同一 异常日志集中， 任意两者之间的第二相似度大于 第二预设值的各目标异常日志划分至同一异常 日志簇； 根据各异常日志簇， 确定与各异常日志 簇一一对应的各异常业务； 其中， 目标异常日志 的关键词特征， 根据预设关键词特征库从待选异 常日志中提取。 本申请实施例提供的异常日志处 理方法能够提高对异常日志的处 理效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115422000 A 2022.12.02 CN 115422000 A 1.一种异常日志处 理方法， 其特 征在于， 包括： 对各待选异常日志进行第一相似度匹配， 从各所述待选异常日志中， 获取任意两者之 间的第一相似度大于或等于第一预设值的各目标异常日志划分至同一异常日志集； 对所述异常日志集中任意两个所述目标异常日志的关键词特征进行第 二相似度匹配， 将同一所述异常日志集中， 任意两者之 间的所述第二相似度大于第二预设值的各所述目标 异常日志划分至同一异常日志簇； 根据各所述异常日志簇， 确定与各 所述异常日志簇一 一对应的各异常业 务； 其中， 所述目标异常日志 的关键词特征， 根据预设关键词特征库从所述待选异常日志 中提取。 2.根据权利要求1所述的异常日志处理方法， 其特征在于， 对各待选异常日志进行第 一 相似度匹配， 从各所述待选异常日志中， 获取任意两者之间的第一相似度大于或等于第一 预设值的各目标异常日志划分至同一异常日志集， 包括： 根据各待选异常日志的初始特征， 对各待选异常日志进行第一相似度匹配， 从各所述 待选异常日志中， 获取任意两者之 间的所述初始特征的第一相似度大于或等于第一预设值 的各目标异常日志划分至同一异常日志集； 其中， 所述初始特 征包括所述待选异常日志的字段长度。 3.根据权利要求1所述的异常日志处理方法， 其特征在于， 对所述异常日志集中任意两 个所述目标异常日志的关键词 特征进行第二相似度匹配， 将同一所述异常日志集中， 任意 两者之间的所述第二相似度大于第二预设值的各所述目标异常日志划分至同一异常日志 簇， 包括： 获取所述目标异常日志的关键词特征中的各关键词以及各所述关键词在所述目标异 常日志中的各位置信息； 根据各所述目标异常日志的各所述关键词和各所述位置信 息， 对同一所述异常日志集 中的各所述目标异常日志进行第二相似度匹配， 获取任意两者之 间的所述第二相似度大于 第二预设值的各 所述目标异常日志组成同一异常日志簇 。 4.根据权利要求3所述的异常日志处理方法， 其特征在于， 根据 各所述目标异常日志的 各所述关键词和各所述位置信息， 对同一所述异常日志 集中的各所述目标异常日志进 行第 二相似度匹配， 包括： 根据各所述关键词的第一预设权重， 以及各所述位置信息的第二预设权重， 对所述目 标异常日志的各所述关键词和各所述位置信息进 行加权， 获取所述目标异常日志的关键词 特征的特征值； 根据所述特征值， 对同一所述异常日志集中的各所述目标异常日志进行第 二相似度匹 配； 其中， 所述第一预设权 重大于所述第二预设权 重。 5.根据权利要求4所述的异常日志处理方法， 其特征在于， 所述第 一预设权重与所述关 键词在各 所述待选异常日志中的出现频率呈正比。 6.根据权利要求1所述的异常日志处 理方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述预设关键词特征库， 从存储日志 的日志库中， 获取包含所述预设关键词特征 库中任一关键词特 征的各异常日志；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422000 A 2根据预设字段长度， 从各异常日志中， 获取字段长度大于所述预设字段长度的各所述 待选异常日志。 7.根据权利要求1 ‑6任意一项所述的异常日志 处理方法， 其特征在于， 根据各所述异常 日志簇， 确定与各 所述异常日志簇一 一对应的各异常业 务， 包括： 根据所述异常日志簇中各所述目标异常日志的特征值， 确定所述异常日志簇的特征向 量； 将所述特征向量输入训练好的分类模型中， 获取与所述特征向量对应的所述异常业 务； 其中， 所述分类模型根据各训练样本集的特征向量以及各所述异常业务训练得到， 所 述训练样本集包括多个所述第二相似度大于第二预设值的历史异常日志。 8.一种异常日志处 理装置， 其特 征在于， 包括： 异常日志获取模块， 用于对各待选异常日志进行第一相似度匹配， 从各所述待选异常 日志中， 获取任意两者之 间的第一相似度大于或等于第一预设值的各目标异常日志作为同 一异常日志集； 异常日志聚类模块， 用于对所述异常日志集中任意两个所述目标异常日志的关键词特 征进行第二相似度匹配， 将同一所述异常日志集中， 任意两者之间的所述第二相似度大于 第二预设值的各 所述目标异常日志划分至同一异常日志簇； 异常日志处理模块， 用于根据各所述异常日志簇， 确定与各所述异常日志簇一一对应 的各异常业 务； 其中， 所述目标异常日志 的关键词特征， 根据预设关键词特征库从所述待选异常日志 中提取。 9.一种电子设备， 包括处理器和存储有计算机程序的存储器， 其特征在于， 所述处理器 执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的异常日志处 理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的异常日志处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422000 A 3