摘要
本发明涉及程序异常定位技术领域,具体涉及一种基于AI的数据接口程序异常故障的前置定位算法,包括以下步骤:S1、数据流预分析;S2、异常信号捕获;S3、异常聚类与特征提取;S4、接口行为建模;S5、异常溯源定位;S6、自适应修复建议生成;S7、反馈循环与持续学习;S8、可视化和报告生成。本发明通过数据流分类、关键字段提取和行为建模等步骤,系统能够在海量数据中精准捕捉异常信号,同时通过聚类分析和降维技术将异常模式直观展示,为后续的定位和修复奠定了可靠的基础,此外,采用拓扑排序、因果网络推理等方法快速定位异常源头,结合滑动窗口和时间序列分析,有效减少了定位过程的误报率和漏报率,极大提高了问题解决的效率。
技术关键词
定位算法
数据接口
异常事件
异常信号
验证信息完整性
预测时间序列数据
异常点
自然语言生成技术
Apriori算法
滑动窗口
异常数据
程序
动态时间规整算法
密度峰值聚类
挖掘频繁项集
梯度提升决策树
结构方程模型
任务分配算法
在线学习机制