文档介绍：基于数据挖掘的网络故障告警相关性研究据库发生变化的情况,提出了相应的增量式挖掘算法——摘要现代电信网络管理的主要任务是对网络进行实时监控,确保电信网络高效、可靠、经济和安全的运行。随着现代电信网络的规模越来越大,结构日益复杂,对电信网络的告警数据进行相关性分析尤其重要,因为从告警数据分析出的相关性知识,可以帮助网络管理人员及时定位故障,保证电信网络的正常运行。传统的相关性分析方法由于过多地依赖专家知识而难以适应网络复杂、多变的情况,采用数据挖掘的方法则可以弥补这方面的不足。随着网络规模的增大,告警数量的增加,如何从海量告警数据中发现电信网络中的告警相关性知识,帮助网络管理人员处理网络故障,是当前网络故障管理所面临的主要问题。本文将数据挖掘技术应用到网络故障告警相关性分析中,研究了频繁告警序列和非频繁告警序列关联规则的挖掘方法,取得了一定的成果。本文的具体工作与创新包括以下几个方面:⒏婢蛄心J频繁告警序列耐诰研究了电信网络中告警序列模式的挖掘问题。序列模式挖掘是在关联规则挖掘的基础上发展起来的。目前序列模式挖掘方法大多基于的算法框架,由于该算法需要多次遍历数据库,执行效率较低,,提出一种基于一树的序列模式挖掘—算法。并且分别对其重要参数钚≈С侄和数和瓼⑼ü笛橹っ髁怂惴ǖ挠行浴⒎瞧捣备婢亓9嬖蛲诰针对目前告警序列模式挖掘算法受到最小支持度的限制,仅能够得到高支持度、高置信度条件下频繁发生的告警关联规则的问题。本北京邮电大学博士学位论文
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了适应告警数据动态增加的特点,提出了其改进算法一增量式挖掘文结合实际电信网络告警的特征,提出了一种以高相关度、高置信度为条件,基于相关度统计的告警关联规则挖掘算法煌蔽算法。实验表明蚒惴ǹ梢酝狈⑾制繁和非频繁发生告警序列间的关联规则,从而提高了告警关联规则的完整性和准确性。⒏婢J降目墒踊由于电信运营商经常会根据业务需求,对网络进行优化,为了有利于网管人员对设备进行维护,可以将当前网络中存在的告警以可视化的方式呈现给网管人员,他们根据可视化的结果,有效地发现故障的告警模式,进而预测告警,定位故障。本文提出一种基于谱图理论的惴ā8盟惴ɑ谄淄祭砺鄯⑾指呶菘占渲星痹诘牡臀映射结构;通过分析低维空间中点结构之间的相似性,实现告警模式挖掘的目的。实验结果表明,该算法不仅可以发现告警间的相关性,而且还可以通过分析谱图的变化,预测、定位网络故障。关键词:告警相关性序列模式挖掘数据挖掘增量式挖掘统计相关谱图理论多维尺度分析北京邮电人学博士学位论文摘要
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日期:—与卜缓乏塑丝饴创新性声明关于论文使用授权的说明冢丝估贾本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人签名:日期:学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。导师签名:
第一章绪论网络故障告警相关性研究的意义随着信息技术的飞速发展,人们对电信网络系统的依赖程度越来越高。每天都有数以千万的用户通过网络获取各种各样的服务,这就要求支持这些服务和应用的电信网络系统具有高可靠性和高可用性,以确保业务永不间断的运行。与此同时,随着各种新业务的涌现,电信网络也正在发生着变化,传统上以话音业务为主、以电路交换为基础的电信网络,正逐步向以数据业务为主,以分组交换为情况。面对规模巨大、结构复杂、多种技术并存的电信网络,为了保障其高效、经济、可靠、安全地运行,更大限度地利用网络资源,降低运营成本,向用户提供高质量、高可靠性的服务,国内外电信运营商相继建立了各种网络管理系统。