运维数据异常定位方法及计算设备

本申请涉及运维数据异常定位方法及计算设备，其方法包括：获取运维系统中的运维数据，并检测运维数据中的异常数据；基于异常数据生成频繁项集，频繁项集表征运维系统中的异常事件，异常事件包括出现频率超过阈值的异常实体；基于频繁项集更新预先建立的第一知识图谱，得到目标知识图谱；将异常数据、目标知识图谱和运维知识库作为大语言模型的输入，获得大语言模型输出的导致运维系统产生异常数据的根因。通过异常数据生成频繁项集，并基于该频繁项集更新预先建立的第一知识图谱，得到的目标知识图谱会更加完善，进而结合运维知识库和大语言模型可以准确定出运维系统中导致异常的根因。