基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统

本发明提供基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统，涉及智能化技术领域，包括构建双向特征提取网络采集任务运行数据，并结合历史告警数据生成任务异常关联模型。利用迁移学习算法将该模型与业务场景知识库进行迁移映射，生成任务优先级量化指标，并构建自适应优先级评分系统。基于该模型和评分系统训练告警规则生成器，生成多级告警策略树，实现差异化告警。增量学习引擎实时监控任务状态，动态调整告警响应策略并反馈数据以优化规则。采用联邦学习机制协同训练模型，提升告警规则泛化能力和适应性，从而实现更精准、高效的任务告警，降低误报率，提高运维效率。