基于數(shù)據(jù)挖掘的通信網(wǎng)告警相關(guān)性分析研究.pdf

1、智能化的網(wǎng)絡(luò)故障診斷與定位是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)管理的發(fā)展趨勢(shì)。隨著應(yīng)用業(yè)務(wù)的拓展和建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，通信網(wǎng)變得愈來愈復(fù)雜，一個(gè)故障的產(chǎn)生往往會(huì)引發(fā)多個(gè)告警事件。這就要求對(duì)告警進(jìn)行分析，找出它們之間的相關(guān)性，從而準(zhǔn)確地判斷故障產(chǎn)生的根源。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)由于存在著知識(shí)獲取的瓶頸，很難適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的要求。數(shù)據(jù)挖掘是近年來興起的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，將其應(yīng)用于通信網(wǎng)絡(luò)的故障管理，不僅具有學(xué)科領(lǐng)域的先進(jìn)性，而且具有重要的實(shí)際意義。本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到告警

2、相關(guān)性分析中，并針對(duì)通信網(wǎng)及告警數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼皹I(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)性、告警屬性的不均勻性、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)具有優(yōu)先級(jí)別和預(yù)示重大故障的告警數(shù)量稀少等）深入研究了告警的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以及告警的預(yù)測(cè)模式挖掘等關(guān)鍵問題，取得的研究成果如下：
　　 第一，提出了新的告警數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。為了將原始告警轉(zhuǎn)化成適合挖掘的數(shù)據(jù)形式，本文設(shè)計(jì)了基于雙約束的滑動(dòng)時(shí)間窗口來處理原始告警，對(duì)其進(jìn)行冗余信息的刪除、量化和提取，最后轉(zhuǎn)換成告警事務(wù)數(shù)據(jù)；針對(duì)告警屬

3、性的不平等性，并結(jié)合通信網(wǎng)的實(shí)際特點(diǎn)，提出了采用二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定告警權(quán)值的方法，該方法既體現(xiàn)了專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，又能夠隨著網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓律窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)，非常適合通信網(wǎng)的環(huán)境；將告警事務(wù)的提取方法和告警權(quán)值的確定方法集成在告警預(yù)處理專家系統(tǒng)中，得以更高效、更科學(xué)地完成原始告警的預(yù)處理操作。
　　 第二，深入地研究了通信網(wǎng)告警關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法，提出了加權(quán)潛在頻繁模式樹(WPFP-tree)的結(jié)構(gòu)來挖掘加權(quán)頻繁模式，并提出了兩種

4、加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法WPFPT-WARM和WPFPT-WARM*。WPFPT-WARM算法是基于WPFP-tree結(jié)構(gòu)由候選項(xiàng)集逐步地生成加權(quán)頻繁模式，而WPFPT-WARM*算法是先基于WPFP-tree尋找最大加權(quán)頻繁模式，然后逐步地生成所有的加權(quán)頻繁模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，相對(duì)比目前的一些加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，基于WPFP-tree結(jié)構(gòu)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法具有更高的效率和更低的復(fù)雜性。其中，WPFPT-WARM算法更適合于挖掘模式較

5、短的告警事務(wù)，算法復(fù)雜度比較低；而WPFPT-WARM*算法對(duì)于處理告警事務(wù)模式長(zhǎng)的情況具有很高的效率。
　　 第三，針對(duì)通信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)，對(duì)增量式更新挖掘算法進(jìn)行了深入研究?；赪PFPT-WARM算法，分別提出了加權(quán)支持度閾值變化時(shí)的增量式更新挖掘算法WPFPT-WARM(S)和數(shù)據(jù)庫(kù)變化時(shí)的增量式更新挖掘算法WPFPT-WARM(D)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的兩種增量式更新挖掘算法采用了更新WPFP-tree結(jié)構(gòu)的方法，可以

6、獲得比其他增量式更新挖掘算法更高的效率。
　　 第四，研究了規(guī)則的生成和處理方法。首先提出了基于深度搜索的規(guī)則生成算法的改進(jìn)方法DFS-RG′；然后針對(duì)通信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)之間關(guān)系不平等的特點(diǎn)，提出了一種基于加權(quán)頻繁模式的規(guī)則生成方法WFP-RG;針對(duì)生成的部分規(guī)則存在著冗余和沒有蘊(yùn)含關(guān)系等問題，提出了新的規(guī)則處理方法。最后通過測(cè)試通信網(wǎng)告警數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了規(guī)則生成算法以及規(guī)則處理方法的有效性。
　　 第五，提出了新的基于稀疏貝葉