Nov, 2022

基于分类数据的业务智能与数据驱动根本原因分析管道

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TL;DR本文提出了一种新的聚类 + 关联规则挖掘流程，其结果以包含前因、后果和各种指标的关联规则形式呈现，该结果可以帮助数据科学家更新现有模型或开发新模型，也可帮助数据驱动的根本原因分析。
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发现论文，激发创造
  • 从云服务事故调查中挖掘根本原因知识，为 AIOps 服务

    通过神经网络技术提取 IT 事件管理中的核心信息，构建一个结构化的原因分析图，并设计了一系列信息检索系统，可以应用于新事件的排查和搜索，以解决类似 Salesforce 这样的云服务中的瓶颈问题。

    Apr, 2022

  • 制造业中基于因果贝叶斯网络和知识图谱的交互式智能根本原因分析

    制造电动车过程中的根本原因分析 (RCA) 是识别故障原因的过程。传统上，RCA 是通过依靠过程专家知识进行手动进行的。与此同时，传感器网络在制造过程中收集了大量的数据。使用这些数据进行 RCA 使其更高效。然而，纯数据驱动的方法如因果贝叶斯网络在大规模的实际制造过程中存在问题，因为有大量的潜在因果关系。此外，纯数据驱动的方法有可能遗漏已知的因果关系或学习到虚假的因果关系。本文提出了一种结合电动车制造过程的专家知识和数据驱动机器学习方法的交互智能 RCA 工具。它利用制造过程的大规模知识图谱进行推理，并学习因果贝叶斯网络。此外，交互式用户界面使得过程专家可以通过向知识图谱添加和删除信息来对根本原因图进行反馈。这种交互智能 RCA 工具减少了因果贝叶斯网络的学习时间，同时减少了虚假因果关系的数量。因此，交互智能 RCA 工具在专家和机器学习方法之间建立了一个闭环反馈。

    Jan, 2024

  • 缺失结构知识的异常值根本原因分析

    通过使用结构因果模型中的因果反事实的定量贡献分析，最近的工作对异常情况的根本原因分析进行了概念化。本文提出了简化、高效的根本原因分析方法，用于识别唯一的根本原因而非定量贡献分析的任务。对于未知因果有向无环图的应用场景，我们将异常得分最高的变量作为根本原因进行启发式验证。

    Jun, 2024

  • 使用数据分析获取商业智能：一个案例研究

    本研究利用自由提供的芝加哥自行车共享数据集，采用 RTidyverse 库中的六个数据分析步骤来分析历史数据，从而向公司建议可行的方法来将临时骑行者转化为付费年度会员，为业界实际部署 BIA 技术提供了有价值的案例证明，并展示了数据分析周期的实践过程。

    May, 2023

  • 面向在线无监督根因分析的增量因果图学习

    本文提出一种名为 CORAL 的在线根本原因分析框架，结合多元奇异谱分析和累积和统计学的方法，实现了系统实时状态的自动检测和更新原因分析模型，进而定位根本原因。实验表明，该框架在三个真实世界数据集的案例研究中表现出更高的准确性和优越性。

    May, 2023

  • 关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路

    该文为关联规则挖掘领域的文献综述，介绍了该领域主要的技术和应用，并旨在定义未来研究方向。

    Feb, 2023

  • 基于因果推断的在线服务系统干预识别根因分析

    本文提出了一种新的因果推理任务 —— 干预识别方法，称作 “因果推理基础的根因分析（CIRCA）”，并在在线服务系统监控数据的背景下构建了因果贝叶斯网络。实验结果表明，相对于其他基线方法，CIRCA 能够提高前 1 推荐的召回率达到 25% 的效果。

    Jun, 2022

  • 基于度量的根本原因分析库 PyRCA

    PyRCA 是一款面向人工智能 IT 运维的 Python 机器学习库，提供一个全面的框架来揭示复杂的度量因果关系并自动定位事故的根本原因，包含多种因果发现方法和根本原因评分方法，并提供直观的图形用户界面，方便专业人员易于使用和注入专业知识。

    Jun, 2023

  • CMMD: 跨指标多维根因分析

    本论文提出了一种跨度量多维根本原因分析方法（CMMD），通过使用图神经网络建立多维量之间的关系模型以及采用遗传算法定位异常维度，有效提高根本原因分析的准确性和效率。

    Mar, 2022

  • 多模态因果结构学习与根本原因分析

    本研究提出了一种统一的多模态因果结构学习方法 Mulna，通过一个定制的语言模型来学习日志表示，将日志序列转化为时间序列数据，并采用基于对比学习的方法提取多模态中不变和特定于模态的表示。此外，引入了一种考虑关键性能指标的注意机制来评估模态可靠性，并共同学习最终的因果图。最后，通过随机游走重启来模拟系统故障传播并识别潜在的根本原因。对三个真实世界数据集的广泛实验证实了我们提出的框架的有效性。

    Feb, 2024