本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的電信網(wǎng)告警相關(guān)性分析

  更多相關(guān)文章： 加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則 告警相關(guān)性 滑動(dòng)窗口 熵值法 垂直數(shù)據(jù)表示

【摘要】：隨著電信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增大,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)故障告警種類和數(shù)量不斷增加、告警信息之間的關(guān)聯(lián)也更加復(fù)雜,而用于故障診斷的告警相關(guān)性分析系統(tǒng)中規(guī)則知識(shí)的獲取主要依賴專家經(jīng)驗(yàn),從而使得網(wǎng)絡(luò)故障管理效率不高。針對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)中故障告警相關(guān)性分析效率不高的問(wèn)題,本文提出基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的告警相關(guān)性分析優(yōu)化解決方案。論文的主要工作體現(xiàn)在：(1)提出了改進(jìn)的告警事務(wù)提取方法。考慮電信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)間分布不均勻的特點(diǎn),傳統(tǒng)的均勻滑動(dòng)時(shí)間窗方法不能有效的提取告警事務(wù),本文利用聚類算法將告警按發(fā)生時(shí)間分成若干密度相對(duì)均勻的組,然后組內(nèi)采用均勻滑動(dòng)時(shí)間窗方法提取告警事務(wù),從而提高告警事務(wù)提取的效率。(2)采用熵值法來(lái)確定告警權(quán)值。由于熵值法是一種客觀賦權(quán)法,在處理告警權(quán)值時(shí)可以減少人工的參與,避免了人為因素帶來(lái)的偏差,適合于數(shù)量龐大的告警數(shù)據(jù)庫(kù)。本文將告警信息的告警級(jí)別和節(jié)點(diǎn)路徑兩個(gè)主要屬性作為評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)計(jì)算它們的熵權(quán)來(lái)確定告警的權(quán)值,對(duì)比其他告警權(quán)值確定方法(如：層次分析法)更加實(shí)用和有效。(3)提出了改進(jìn)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法(WEclat)。針對(duì)已有加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法需要多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù),效率不高的問(wèn)題,提出基于Tidset數(shù)據(jù)壓縮和WIT-樹(shù)結(jié)構(gòu)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,該算法只需掃描數(shù)據(jù)庫(kù)一次,并利用位運(yùn)算計(jì)算支持度以及數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)減少內(nèi)存消耗,從而提高挖掘算法效率。(4)提出了基于磁盤存儲(chǔ)1-項(xiàng)集Tidset的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法(IWEclat)。為了提高增量環(huán)境下加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的效率,分析WEclat算法時(shí)間消耗的關(guān)鍵步驟,提出基于磁盤存儲(chǔ)1-項(xiàng)集Tidset的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法,避免算法重新掃描原數(shù)據(jù)庫(kù)和重新生成1-項(xiàng)集Tidset,減少了算法的時(shí)間消耗。(5)為了驗(yàn)證、評(píng)估本文提出的各種算法,本文基于實(shí)習(xí)公司網(wǎng)管系統(tǒng)中的告警數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了電信網(wǎng)告警相關(guān)性分析系統(tǒng)的模型,并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊。
【關(guān)鍵詞】：加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則 告警相關(guān)性 滑動(dòng)窗口 熵值法 垂直數(shù)據(jù)表示
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TN915.0
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 告警相關(guān)性分析11-12
• 1.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘12
• 1.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在告警相關(guān)性分析的應(yīng)用中存在的問(wèn)題12-14
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 告警數(shù)據(jù)的預(yù)處理16-29
• 2.1 引言16
• 2.2 改進(jìn)的告警事務(wù)提取方法16-21
• 2.2.1 問(wèn)題描述16
• 2.2.2 相關(guān)工作16-18
• 2.2.3 基于聚類的滑動(dòng)窗口事務(wù)提取方法18-21
• 2.3 基于熵值法確定權(quán)值21-27
• 2.3.1 相關(guān)工作22-23
• 2.3.2 熵值法確定權(quán)重23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-29
• 第3章 改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法29-48
• 3.1 引言29
• 3.2 加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法29-42
• 3.2.1 問(wèn)題描述29-30
• 3.2.2 相關(guān)工作30-35
• 3.2.3 改進(jìn)算法35-42
• 3.3 加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法42-47
• 3.3.1 問(wèn)題描述42
• 3.3.2 相關(guān)工作42-43
• 3.3.3 改進(jìn)算法43-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的告警相關(guān)性分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-54
• 4.1 引言48
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-49
• 4.3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境49-50
• 4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊實(shí)現(xiàn)50-52
• 4.4.1 預(yù)處理模塊實(shí)現(xiàn)50-52
• 4.4.2 頻繁項(xiàng)集挖掘模塊實(shí)現(xiàn)52
• 4.4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則生成模塊實(shí)現(xiàn)52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 論文總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 閻威武,常俊林,邵惠鶴;基于滾動(dòng)時(shí)間窗的最小二乘支持向量機(jī)回歸估計(jì)方法及仿真[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2004年04期

2 朱玉全,孫志揮,趙傳申;快速更新頻繁項(xiàng)集[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2003年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 安歡;基于數(shù)據(jù)挖掘的通信網(wǎng)絡(luò)告警相關(guān)性研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：673678