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研究成果1: 基于因果关联分析与挖掘，提出一种利用多模态的性能监控数据（时延、吞吐、CPU、内存、可用性等）对分布式系统的异常传播进行发现和重构的技术，可实现在不依赖任何系统知识的情况下生成系统故障的传播图
研究成果2: 提出自动化的故障模式学习技术，建立了传播图上的多种运算，实现了节点和故障特征的自主学习，使算法能够根据故障情景主动提高检测精度
研究成果3: 提出基于二阶随机游走的故障溯源算法，高效的实现了高可解释性的故障链发现以及准确的故障根因发现