一种面向算力网络的大规模云节点异常识别方法、电子设备及存储介质

一种面向算力网络的大规模云节点异常识别方法、电子设备及存储介质，属于云计算数据处理技术领域。为解决现有节点异常行为分析方法通常面临着意图要素模式偏移导致的准确率不足的问题，本发明包括采集面向算力网络的大规模云节点时序数据；进行关键意图要素的提取，得到关键意图要素集合进行识别，得到意图要素识别序列，然后转换为向量表示，得到意图要素识别序列的表示向量；构建多级Transformer结构构建异常分类模型，对意图要素识别序列的表示向量进行异常分类，对意图要素识别序列的表示向量的内部特征和上下文序列特征进行联合学习，完成最终的分类任务，判断面向算力网络的大规模云节点时序数据是否存在异常。本发明鲁棒性高。