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一种面向网络智能运维系统的故障根因定位方法，包括如下步骤：首先将不平衡数据进行划分，抽取少类的样本数据；然后将少类样本利用生成对抗网络来进行数据增强来生成合成数据，并通过计算合成数据和原始数据之间的损失来判断生成效果对生成器进行反馈；然后将生成效果好的合成数据与原始数据进行合并生成整合数据；最后将整合数据输入到根因分类模型中进行模型的训练，将可能为根因的样本标记并最终输出。本发明能够充分利用故障数据来提取数据之间的关系，并能够使生成的数据拥有根因数据的原始特征和潜在空间中的数据分布、隐藏模式，在对准确率、F1值要求较高的故障根因定位系统中具有良好的实用性。

本发明提供一种基于批量告警事件的定位方法、装置、电子设备及介质。该方法能够获取待处理的至少一条告警信息并判断是否满足批量告警条件，当满足批量告警条件时，获取第一预设时间内的所有事件，对所述所有事件进行嵌套处理，得到二维嵌套字典，删除含有配置操作的告警信息，得到至少一条目标告警，从二维嵌套字典中获取每条目标告警对应的事件，得到每条目标告警的第一事件，基于监控维度，对所述至少一条目标告警的第一事件进行归类聚合，得到至少一个监控维度的第二事件，计算每个监控维度的第二事件在所有事件中的占比，得到每个监控维度的占比结果，将最大的占比结果对应的监控维度确定为告警根因，通过智能决策提高告警定位的准确率。