Edwin AI モデルのリストベース相関

最終更新日 - 22年2025月XNUMX日

Edwin AI モデルには、リストベースの相関関係を使用するオプションがあり、サービス、場所、タグなどのリスト型フィールドの共通値に基づいて、重複排除されたアラートをグループ化できます。リストベースの相関関係は、複数のアラートが重複するアプリケーションや機能（同じビジネスサービスやインフラストラクチャ層など）をサポートするエンティティに関係している場合に最適です。

リストベースの相関関係を使用するモデルは、次のように動作します。

1. Edwin は、指定されたリスト型フィールドに値を含むアラートを評価します。
2. Edwin は、指定されたフィールド内のリスト項目間の完全一致の数を計算します。
3. 一致する項目の数がモデルで定義された最小重複数以上である場合、アラートはクラスターにグループ化されます。

リストベースの相関関係を構成するには、次のパラメータを設定する必要があります。 

• 区切り文字（例：カンマ、セミコロン）
• トリムルール（クリーンな括弧または引用符の定義）
• エスケープ文字（特別な解析用）

リストベースの相関関係を使用してモデルを構成する方法の詳細については、以下を参照してください。 Edwin AIモデル作成.

リストベースの相関シナリオ

次の表は、Edwin がリストベースの相関ロジックをどのように適用するかを理解するのに役立ちます。

アラート：

• アラートA: [inventory, cart, payment]
• アラートB: [inventory, orders]

シナリオ	最小重複数	重複するアイテム	結果	理由
1	1	[在庫]	クラスター化	一致する項目が少なくとも 1 つ見つかりました。
2	2	[在庫]	クラスター化されていない	一致するものは 2 つだけです。必要な最小数は XNUMX です。
3	3	[在庫]	クラスター化されていない	一致するものは 3 つだけです。必要な最小数は XNUMX です。