加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用

针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树（Can-tree）的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理。实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度。     

重复数据中关键属性值缺失填补的改进ROUSTIDA算法

随着数据分析研究的兴起,数据预处理越来越得到研究者的重视,其中缺失数据填补问题的重要性也逐渐显现。在ROUSTIDA数据补齐算法的基础上,针对具有关键属性的重复数据的特点,文中提出了一种改进的ROUSTIDA算法——Key&Rpt_RS算法。Key&Rpt_RS算法继承了ROUSTIDA算法的优势,同时考虑了目标数据的重复性特点,分析了关键属性对填补效果的影响,得到了更加准确且有效的填补结果。     

基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法

无线网络应用的普及使网络故障管理成为网络运维的关键。为了从大量的网络告警数据中快速准确地找到告警、定位根源故障,提出了一种基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法。该方法基于专家规则库、网络拓扑结构,以及告警的时间序列,将时间、空间、传统单一的规则告警关联方法相结合,综合定位根源告警;针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法, 针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法,先找到产生告警的子网,再从该子网的节点间找到产生告警的节点;同时,通过动态维护网络拓扑结构和专家规则库,能够适应无线网络的动态变化特点。实验结果表明,提出的基于时间、空间和规则的告警关联方法的准确率为86.6%。