本文關(guān)鍵詞：基于事件關(guān)聯(lián)的互聯(lián)網(wǎng)服務故障診斷系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在市場競爭愈發(fā)激烈的情況下,互聯(lián)網(wǎng)公司對其服務可靠性的要求越來越高�？焖�、準確的故障診斷可以直接提高服務的可靠性,并在根本上提高公司的競爭力和影響力,一個完善的故障診斷系統(tǒng)可以大大提高故障診斷的效率。本文對國內(nèi)外軟件、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)服務故障診斷的研究現(xiàn)狀與相關(guān)產(chǎn)品進行分析,總結(jié)現(xiàn)有研究和產(chǎn)品的不足。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)服務的特點本文提出了一個適用于互聯(lián)網(wǎng)故障診斷的方案,最后通過模擬實驗驗證故障診斷系統(tǒng)的有效性。本文設(shè)計并開發(fā)了一個基于事件關(guān)聯(lián)的故障診斷系統(tǒng),利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法初步篩選事件與事件的因果關(guān)系,并在反饋分析結(jié)果的基礎(chǔ)上,通過機器學習的方法優(yōu)化事件與事件的因果關(guān)系的集合,最終達到準確的故障診斷的目的。本文詳細闡述了在設(shè)計和開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)服務故障診斷系統(tǒng)過程中遇到的問題、使用的方法以及設(shè)計方案,并開發(fā)了一個與之對應的故障診斷系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：事件關(guān)聯(lián) 互聯(lián)網(wǎng)服務 故障診斷 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 機器學習
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析10-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀分析10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析11
• 1.3 研究目標和內(nèi)容11
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 1.5 本章小結(jié)12-13
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)13-21
• 2.1 事件關(guān)聯(lián)技術(shù)13
• 2.1.1 因果圖13
• 2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法13-16
• 2.2.1 FP Growth算法13-15
• 2.2.2 FP Growth算法在Hadoop下的并行化15-16
• 2.3 機器學習算法16-19
• 2.3.1 C4.517
• 2.3.2 樸素貝葉斯17-18
• 2.3.3 徑向基網(wǎng)絡18-19
• 2.4 相關(guān)開發(fā)技術(shù)19
• 2.4.1 PHP語言簡介19
• 2.4.2 Python程序設(shè)計語言簡介19
• 2.4.3 Hadoop簡介19
• 2.5 本章小結(jié)19-21
• 第三章 基于事件關(guān)聯(lián)的互聯(lián)網(wǎng)故障診斷技術(shù)研究21-31
• 3.1 整體結(jié)構(gòu)概述21
• 3.2 互聯(lián)網(wǎng)服務分析21-24
• 3.2.1 名詞界定21-22
• 3.2.2 事件分類22-23
• 3.2.3 互聯(lián)網(wǎng)服務的特點23-24
• 3.3 基于規(guī)則挖掘及機器學習的故障診斷模型24-30
• 3.3.1 利用FP Growth算法挖掘規(guī)則24-26
• 3.3.2 利用規(guī)則進行故障診斷26-27
• 3.3.3 反饋故障診斷結(jié)果27-28
• 3.3.4 對反饋結(jié)果進行學習28-30
• 3.3.5 診斷模型結(jié)構(gòu)圖30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于事件關(guān)聯(lián)的互聯(lián)網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計31-38
• 4.1 系統(tǒng)工作流程31-33
• 4.2 系統(tǒng)構(gòu)建原則33
• 4.3 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)33-35
• 4.4 主體模塊功能設(shè)計35-37
• 4.4.1 數(shù)據(jù)源模塊功能設(shè)計35
• 4.4.2 數(shù)據(jù)分析以及結(jié)果展示模塊功能設(shè)計35-36
• 4.4.3 離線挖掘規(guī)則模塊功能設(shè)計36-37
• 4.4.4 機器學習模塊功能設(shè)計37
• 4.5 本章小結(jié)37-38
• 第五章 系統(tǒng)原型實現(xiàn)及運行實例38-47
• 5.1 系統(tǒng)實現(xiàn)平臺38
• 5.2 系統(tǒng)使用的軟件和相關(guān)技術(shù)38-39
• 5.2.1 系統(tǒng)使用的軟件38
• 5.2.2 系統(tǒng)使用的框架和技術(shù)38-39
• 5.3 系統(tǒng)主要模塊代碼結(jié)構(gòu)39-41
• 5.3.1 挖掘規(guī)則模塊39
• 5.3.2 數(shù)據(jù)展示分析模塊39-40
• 5.3.3 機器學習模塊40-41
• 5.4 系統(tǒng)運行實例41-44
• 5.4.1 挖掘規(guī)則模塊41
• 5.4.2 數(shù)據(jù)分析展示模塊41-43
• 5.4.3 機器學習模塊43-44
• 5.5 結(jié)果分析及結(jié)論44-46
• 5.5.1 數(shù)據(jù)挖掘以及機器學習效果44-45
• 5.5.2 系統(tǒng)效果評價45-46
• 5.6 本章小結(jié)46-47
• 第六章總結(jié)和展望47-49
• 6.1 工作總結(jié)47
• 6.2 展望47-49
• 參考文獻49-52
• 致謝52

【參考文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 羅紅偉;基于數(shù)據(jù)挖掘的移動網(wǎng)絡故障檢測系統(tǒng)[D];天津理工大學;2011年

2 張文雯;基于事件關(guān)聯(lián)技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)故障診斷研究[D];南京理工大學;2004年

3 張曉艷;下一代智能光網(wǎng)絡故障定位算法的研究[D];國防科學技術(shù)大學;2005年

4 石磊;網(wǎng)絡故障定位與檢測技術(shù)研究[D];南京理工大學;2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于事件關(guān)聯(lián)的互聯(lián)網(wǎng)服務故障診斷系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：326925