本文關(guān)鍵詞：樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析以及故障定位

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【摘要】：在當前的通信網(wǎng)絡(luò)中,樹形層次結(jié)構(gòu)是通信網(wǎng)中常見的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一。隨著通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的告警數(shù)量不斷增加,告警數(shù)據(jù)庫的規(guī)模將不斷擴大,如何有效處理樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的告警故障信息,并進一步定位網(wǎng)絡(luò)故障,成為目前急需解決的問題。針對傳統(tǒng)樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中告警故障處理的低效、無針對性以及數(shù)據(jù)庫冗余等問題,我們對該課題進行了進一步的深入研究�？紤]到傳統(tǒng)告警關(guān)聯(lián)性分析方案的低效性和無針對性,本文針對樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的基于告警數(shù)據(jù)庫劃分的加權(quán)關(guān)聯(lián)分析算法。首先,本文所提出的算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點相關(guān)性,將整個網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)庫進行了分簇劃分,有效縮減了告警數(shù)據(jù)庫的大小,提升了告警挖掘效率。其次,本文根據(jù)告警屬性采用層次分析法確定告警權(quán)重,提出利用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進一步挖掘出與根告警相關(guān)的告警頻繁項。最后,仿真結(jié)果驗證了本文提出的告警關(guān)聯(lián)分析算法的高效性和針對性。為了進一步解決樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中故障定位的數(shù)據(jù)庫冗余問題,本文提出了一種新穎的故障定位分析模型,將傳統(tǒng)的告警與告警之間的規(guī)則挖掘進一步擴展到了告警與故障之間的規(guī)則挖掘上來。本文的故障分析定位模型基于告警關(guān)聯(lián)性分析的結(jié)果,提取出告警信息中的有用信息并刪除冗余,進一步挖掘出了告警與故障間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,提升了故障定位的效率,實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)故障定位。仿真結(jié)果說明本文提出的故障定位方案更容易維護和更新,也更適應(yīng)于樹形層次網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 告警關(guān)聯(lián)性分析 故障定位 數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TN915.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要工作及內(nèi)容安排13-15
• 第二章 樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)告警關(guān)聯(lián)及故障定位關(guān)鍵技術(shù)15-31
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)15-18
• 2.1.1 基本概念15-16
• 2.1.2 主要任務(wù)16-18
• 2.2 告警關(guān)聯(lián)技術(shù)18-23
• 2.2.1 告警關(guān)聯(lián)性的基本概念18-20
• 2.2.2 告警關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)概要20-22
• 2.2.3 告警關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)比較22-23
• 2.3 告警關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法23-30
• 2.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念23-24
• 2.3.2 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法24-27
• 2.3.3 FP-tree關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法27-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析31-49
• 3.1 樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)31-32
• 3.2 約簡劃分告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫32-37
• 3.2.1 故障發(fā)生的關(guān)聯(lián)性定義33-34
• 3.2.2 基于時空相關(guān)性的分簇34-37
• 3.3 加權(quán)的Apriori告警關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法37-45
• 3.3.1 告警項目權(quán)值的確定37-41
• 3.3.2 基于項集支持度的優(yōu)化拼接機制41-43
• 3.3.3 告警事務(wù)頻繁項的挖掘43-45
• 3.4 仿真驗證45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 樹形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的故障定位49-59
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)故障定位模型49-51
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)告警故障數(shù)據(jù)庫51-53
• 4.2.1 告警信息52
• 4.2.2 故障信息52-53
• 4.3 告警-故障關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘53-56
• 4.3.1 告警事務(wù)的關(guān)聯(lián)聚類53-54
• 4.3.2 構(gòu)建布爾故障數(shù)據(jù)庫54-55
• 4.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘55-56
• 4.4 仿真分析56-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 工作總結(jié)與展望59-61
• 5.1 工作總結(jié)59-60
• 5.2 未來展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-67
• 作者簡介67-68

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