CN111949428B - 提高小程序服务可用性的方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

提高小程序服务可用性的方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种提高小程序服务可用性的方法和装置,其方法包括获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量;输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中,一方面直接对异常小程序进行降级服务处理,同时通过模型训练计算出待访问小程序是否需要进行降级,以提高小程序的服务可用性。

Description

提高小程序服务可用性的方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种提高小程序服务可用性的方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
小程序,一种不需要下载安装即可使用的应用,实现了应用的“触手可及”,用户通过扫一扫或者搜索即可进行小程序使用。
部分已上线的小程序,用户在实际的使用过程中容易出现异常情况,甚至所搭载该小程序的APP出现闪退,通常的办法是,监控用户端使用小程序出现异常情况后告警并上传服务端,通过人工针对该用户异常在系统中进行相关配置,而且,配置后也就仅能解决小程序异常导致APP闪退的问题,并不直接实际的解决小程序的异常问题。
通过人工配置的方法时效性较低,已无法适应小程序应用的快速发展,而提高小程序服务可用性则成为增强用户体验、扩大用户量的关键所在。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种提高小程序服务可用性的方法和相应的一种提高小程序服务可用性的装置。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种提高小程序服务可用性的方法,包括:
获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;
根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
进一步地,所述输入所述特征向量值预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息之前,包括:
生成降级概率模型。
进一步地,所述生成降级概率模型的方法,包括:
获取部分已访问用户对异常小程序的上报请求;
将上报请求中所包含的部分已访问用户的特征参数转换为部分已访问用户特征向量,其中,所述部分已访问用户的特征参数包括与部分已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、已访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
根据异常小程序在预设时间段所发生异常事件的概率值,代入所述部分已访问用户特征向量计算得出固定模型值,生成所述降级概率模型。
进一步地,所述生成降级概率模型之后,还包括:
获取该应用程序中所有已访问用户的访问请求,得到所有已访问用户的特征参数,并将所有已访问用户的特征参数分别转换为已访问用户特征向量,其中,所有已访问用户的特征参数均包括与已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
将所有已访问用户的特征向量输入至所述降级概率模型中,得出该应用程序中各个所述小程序针对各个已访问用户所发生异常的概率值;
按各个所述小程序的概率值的大小计算得分,生成包含各个小程序的得分列表。
进一步地,所述输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息,还包括:
将所有所述已访问用户特征向量分别采用MD5进行加密,生成多个第一固定密文,并将多个所述第一固定密文存储至所述数据库中;
将第一当前用户的特征向量采用MD5进行加密,生成第二固定密文;
在数据库中查找与所述第二固定密文字符结构形同的第一密文,得到与之相应的得分信息。
进一步地,所述获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求,还包括:
获取第二当前用户在应用程序中对所访问的异常小程序的上报请求;
根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中。
进一步地,所述根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中,包括:
将第二当前用户的上报请求中所包含的第二当前用户的特征参数转换为第二当前用户特征向量,其中,所述第二当前用户的特征参数包括与第二当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
将当前异常用户特征向量存储至数据库中,以更新所述降级概率模型。
还提供一种提高小程序服务可用性的装置,包括:
获取模块,用于获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
转换模块,用于将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
输入模块,用于输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;
判断模块,用于根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
本发明实施例包括以下优点:
对所上报的异常小程序中的特征参数进行训练,更新模型;另外,通过预设模型计算出各个搭载在应用程序中的小程序针对不同的设备所发生异常事件的概率值,通过概率值排序得分后来判断第一当前用户将要使用的小程序是否需要进行降级服务,提前避免后续多个未异常小程序同时/相继出现异常、导致服务端过载甚至崩溃的情况发生,进一步提高了小程序的服务可用性。
附图说明
图1是本发明的一种提高小程序服务可用性的方法实施例的步骤流程图;
图2是本发明的一种提高小程序服务可用性的装置实施例的结构框图。
图3是本发明的一种提高小程序服务可用性的设备实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例的核心构思之一在于,当应用程序中的某一小程序出现异常情况后,通过本申请中的方法直接对已发生异常的小程序进行降级处理,同时,通过对已发生异常的小程序的特征参数进行训练以更新模型;当接收到第一当前用户对某一小程序的访问请求后,服务端可直接调用预设的降级概率模型根据第一当前用户特征参数判断该小程序是否需要进行降级服务以及告知应用程序基于第一当前用户端的设备时那些小程序需要提前进行降级,防范后续该部分未异常小程序出现异常的可能,以此来提高小程序的服务可用性。
参照图1,示出了本发明的一种提高小程序服务可用性方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
S1,获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
一般地,一个应用程序中可嵌入多个小程序,例如市面上熟知的支付宝、微信等,第一当前用户作为访问用户先通过用户ID登录应用程序的设备端中,也就是手机端,再直接通过所登录的用户ID访问想要使用的小程序,应用程序的服务端可由此获取到有关访问用户的特征信息;
S2,将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
通过应用程序ID可以查询到具体的应用程序名称,通过设备ID可以查询到具体的设备名称,包括设备型号、设备操作系统及版本,例如苹果手机第七代采用iOS9.0的操作系统等信息,将这些作为特征参数转换为模型可以快速计算的特征向量,提高判断该待访问小程序是否需要降级服务的效率,以保证该待访问小程序能被用户正常访问和使用,也就是提高了该待访问小程序的服务可用性。
S3,输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;
S4,根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
应用程序的设备端接收到对待访问小程序的降级服务指令后,对该第一当前用户ID使用该小程序时将不启动该应用程序中的容器渲染功能,进而将该小程序降级为包壳H5,采用webview进行加载,这样第一当前用户在成功访问后并能正常使用该小程序的功能。
另外,通过上述降级概率模型训练得出的结果,在结果中已确定某一设备ID在使用某一小程序ID时会出现异常的得分信息,因此,另一种实施例为,将所预知的各个小程序的得分信息发送至应用程序中,根据该得分信息,对部分设备使用部分小程序可能会出现异常的小程序提前进行降级服务,这样,就免去了第一当前用户访问时获取访问请求进而转换特征向量的步骤,进一步提高了小程序的服务可用性,也减轻了应用程序同时针对多个设备ID进行所使用小程序ID的降级服务的负载。
在一实施例中,在步骤S3之前,包括:生成降级概率模型;
具体的,所述生成降级概率模型的方法如下:
获取部分已访问用户对异常小程序的上报请求,采集历史访问小程序中出现异常的事件信息,通常,小程序一旦发生异常事件,都会形成请求上报至应用程序的服务端进行处理,这里的部分已访问用户指的是访问小程序发生异常事件的用户;
将上报请求中所包含的部分已访问用户的特征参数转换为部分已访问用户特征向量,其中,所述部分已访问用户的特征参数包括与部分已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、已访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
根据异常小程序在预设时间段所发生异常事件的概率值,代入所述部分已访问用户特征向量计算得出固定模型值,生成所述降级概率模型。
上述模型训练过程中采用了逻辑回归算法,具体的:
y1=w1x1+w2x2+…+wnxn
其中,y表示为异常概率,w表示为模型值,x表示为特征向量,n为预设时间。
上式中,y通常为根据最近十五天内出现异常的小程序的概率,代入已知的特征向量值求出固定的模型值,从而形成计算异常概率的降级概率模型。
在一实施例中,所述生成降级概率模型之后,还包括:
获取该应用程序中所有已访问用户的访问请求,得到所有已访问用户的特征参数,并将所有已访问用户的特征参数分别转换为已访问用户特征向量,其中,所有已访问用户的特征参数均包括与已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
将所有已访问用户的特征向量输入至所述降级概率模型中,得出该应用程序中各个所述小程序针对各个已访问用户所发生异常的概率值;
按各个所述小程序的概率值的大小计算得分,生成包含各个小程序的得分列表;
将所述得分列表存储至数据库中。
每个用户所关联的设备ID、应用程序ID和小程序ID都是现存的,也就是说,每次请求中所包含的特征向量也是现存的,通过训练得到每个特征向量的发生异常事件的概率大小或者得分信息后,在判断第一当前用户访问某一小程序时,仅需得到该用户相关联的特征向量,与用于训练的特征向量进行比对,找到与之相同的组合,即可得到第一当前用户的特征向量的得分信息,即可判断是否需要降级服务。
通常情况下,一个应用程序的用户访问数量是非常巨大的,当把每次的访问参数均转换为特征向量后将占用服务器大量的空间,还会影响模型的计算能力,在一实施例中,所述输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息,还包括:
将所有所述已访问用户特征向量分别采用MD5进行加密,生成多个第一固定密文,并将多个所述第一固定密文存储至所述数据库中;
将第一当前用户的特征向量采用MD5进行加密,生成第二固定密文;
在数据库中查找与所述第二固定密文字符结构形同的第一密文,得到与之相应的得分信息。
MD5信息摘要算法,可将上述大量的特征向量生成字符较短的散列值,最后只需将第一当前用户所生成的散列值与数据中的散列值比对,找到相同的散列值即可得到对应的得分信息。
在一实施例中,当用户在使用某一小程序的过程中出现异常的情况,即第二当前用户,获取第二当前用户在应用程序中对所访问的异常小程序的上报请求;
根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中;
所述根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中,包括:
将第二当前用户的上报请求中所包含的第二当前用户的特征参数转换为第二当前用户特征向量,其中,所述第二当前用户的特征参数包括与第二当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
将当前异常用户特征向量存储至数据库中,以更新所述降级概率模型。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图2,示出了本发明提高小程序服务可用性装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
获取模块100,用于获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
转换模块200,用于将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
输入模块300,用于输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;
判断模块400,用于根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
在一实施例中,所述输入模块300将特征向量输入到模型训练模块500中,该模型训练模块500,包括:
获取部分已访问用户对异常小程序的上报请求;
将上报请求中所包含的部分已访问用户的特征参数转换为部分已访问用户特征向量,其中,所述部分已访问用户的特征参数包括与部分已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、已访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
根据异常小程序在预设时间段所发生异常事件的概率值,代入所述部分已访问用户特征向量计算得出固定模型值,生成所述降级概率模型。
在一实施例中,所述模型训练模块500,还包括:
获取该应用程序中所有已访问用户的访问请求,得到所有已访问用户的特征参数,并将所有已访问用户的特征参数分别转换为已访问用户特征向量,其中,所有已访问用户的特征参数均包括与已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
将所有已访问用户的特征向量输入至所述降级概率模型中,得出该应用程序中各个所述小程序针对各个已访问用户所发生异常的概率值;
按各个所述小程序的概率值的大小计算得分,生成包含各个小程序的得分列表;
将所述得分列表存储至数据库中。
在一实施例中,所述输入模块300,还包括:
将所有所述已访问用户特征向量分别采用MD5进行加密,生成多个第一固定密文,并将多个所述第一固定密文存储至所述数据库中;
将第一当前用户的特征向量采用MD5进行加密,生成第二固定密文;
在数据库中查找与所述第二固定密文字符结构形同的第一密文,得到与之相应的得分信息。
在一实施例中,所述获取模块100,还包括:
获取第二当前用户在应用程序中对所访问的异常小程序的上报请求;
根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中;
将第二当前用户的上报请求中所包含的第二当前用户的特征参数转换为第二当前用户特征向量,其中,所述第二当前用户的特征参数包括与第二当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
将当前异常用户特征向量存储至数据库中,以更新所述降级概率模型。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
参照图3,示出了本发明的一种提高小程序服务可用性的方法的计算机设备,具体可以包括如下:
上述计算机设备12以通用计算设备的形式表现,计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线18结构中的一种或多种,包括存储器总线18或者存储器控制器,外围总线18,图形加速端口,处理器或者使用多种总线18结构中的任意总线18结构的局域总线18。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线18,微通道体系结构(MAC)总线18,增强型ISA总线18、音视频电子标准协会(VESA)局域总线18以及外围组件互连(PCI)总线18。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其他移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机体统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质界面与总线18相连。存储器可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块42,这些程序模块42被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器中,这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块42以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24、摄像头等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)界面22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)),广域网(WAN)和/或公共网络(例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其他模块通信。应当明白,尽管图3中未示出,可以结合计算机设备12使用其他硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元16、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统34等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,实现本发明所有实施例所提供的提高小程序服务可用性的方法。
在本发明实施例中,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请所有实施例提供的提高小程序服务可用性的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供一种提高小程序服务可用性的方法和一种提高小程序服务可用性的装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种提高小程序服务可用性的方法,其特征在于,包括:
获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;具体地,将所有已访问用户特征向量分别采用MD5进行加密,生成多个第一固定密文,并将多个所述第一固定密文存储至数据库中;将第一当前用户的特征向量采用MD5进行加密,生成第二固定密文;在数据库中查找与所述第二固定密文字符结构形同的第一密文,得到与之相应的得分信息;
根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述输入所述特征向量至 预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息之前,包括:
生成降级概率模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述生成降级概率模型的方法,包括:
获取部分已访问用户对异常小程序的上报请求;
将上报请求中所包含的部分已访问用户的特征参数转换为部分已访问用户特征向量,其中,所述部分已访问用户的特征参数包括与部分已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、已访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
根据异常小程序在预设时间段所发生异常事件的概率值,代入所述部分已访问用户特征向量计算得出固定模型值,生成所述降级概率模型。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述生成降级概率模型之后,还包括:
获取该应用程序中所有已访问用户的访问请求,得到所有已访问用户的特征参数,并将所有已访问用户的特征参数分别转换为已访问用户特征向量,其中,所有已访问用户的特征参数均包括与已访问用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
将所有已访问用户的特征向量输入至所述降级概率模型中,得出该应用程序中各个所述小程序针对各个已访问用户所发生异常的概率值;
按各个所述小程序的概率值的大小计算得分,生成包含各个小程序的得分列表;
将所述得分列表存储至数据库中。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求,还包括:
获取第二当前用户在应用程序中对所访问的异常小程序的上报请求;
根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据第二当前用户的上报请求,发送针对所访问的异常小程序的降级服务指令至相应的应用程序中,包括:
将第二当前用户的上报请求中所包含的第二当前用户的特征参数转换为第二当前用户特征向量,其中,所述第二当前用户的特征参数包括与第二当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID、异常关键词以及异常堆栈日志;
将当前异常用户特征向量存储至数据库中,以更新所述降级概率模型。
7.一种提高小程序服务可用性的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取第一当前用户在应用程序中对其中一个小程序的访问请求;
转换模块,用于将访问请求中所包含的第一当前用户的特征参数转换为第一当前用户特征向量,其中,所述第一当前用户的特征参数包括与第一当前用户相关联的应用程序ID、设备ID、待访问小程序ID;
输入模块,用于输入所述第一当前用户特征向量至预设的降级概率模型中,得出待访问小程序的得分信息;具体地,将所有已访问用户特征向量分别采用MD5进行加密,生成多个第一固定密文,并将多个所述第一固定密文存储至数据库中;将第一当前用户的特征向量采用MD5进行加密,生成第二固定密文;在数据库中查找与所述第二固定密文字符结构形同的第一密文,得到与之相应的得分信息;
判断模块,用于根据预设阈值判断所述得分信息是否达到需要降级服务的标准,若达到,发送对该待访问小程序的降级服务指令至应用程序中。
8.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的提高小程序服务可用性的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的提高小程序服务可用性的方法的步骤。
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