數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)告警管理中的研究與應(yīng)用-展示頁
2024-09-20 02:45本頁面
【正文】 礎(chǔ)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì) 告警相關(guān)性進(jìn)行規(guī)則挖掘，利用聚類的方法，對(duì)告警信息的時(shí)序性進(jìn)行聚類分析， 然后利用加權(quán)規(guī)則，對(duì)告警信息進(jìn)行相關(guān)性分析，最終達(dá)到簡(jiǎn)化告警數(shù)據(jù)、過濾 告警信息及尋找告警根信息的目的。但是，網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)元設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等都在不斷變化，告警模式以 及告警數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化。 為了找出這些有用信息，往往需要對(duì)大量告警數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析， 即，通 過過濾掉不必要或不相關(guān)告警，通過壓縮、合并、泛化、分類以及模式匹配等方 式，減少告警種類，以達(dá)到快速準(zhǔn)確進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)故障定位和診斷的目的。 由于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多種多樣，不同網(wǎng)絡(luò)之間差異也非常大， 故障產(chǎn)生后，由此產(chǎn)生的告警類型和數(shù)量也極為豐富。其次，網(wǎng)絡(luò)中各種技 基于這種情況，網(wǎng)絡(luò)管理開始向著自動(dòng)化、智能化以及綜合化方向靠攏。 關(guān)鍵詞：告警信息；相關(guān)性分析：加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則：數(shù)據(jù)挖掘 ????? ? ??? ? ??? ????? ????? ??． ?? ??? ? ?????琀 ?? ??? ??? ????? ??? ?????瑃 ? ???琣 ??? ??? ??? ???? ???琭 ?? ? ????． ????琭 ??， ??猘 ????????琣 ?? ?????， ???? ??甀 ??? ??? ? ??? ???? ???? ??? ??? ????? ?? ? ? ????． ???瑃 ? ???? ??? ?????????? ?—????????琄 ??????? ??? ???? ??? ????? ? ??， ????????? ?????? ? ? ??? ? ? ???????????? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)告警管理中的研究與應(yīng)用 ??????籧 ?????????； ???? ??? 表 ??數(shù)據(jù)集描述表 ???????????????????????????????一 ? 表 ??聚類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表 ????????????????????????? ?? ??本文研究背景及意義。第三，在帶權(quán)值告警事務(wù)數(shù)據(jù) ??? 算法。 湖南大學(xué) 碩士學(xué)位論文 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)告警管理中的研究與應(yīng)用 姓名：馬東洋 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：軟件工程 指導(dǎo)教師：林亞平；袁志剛 20201118 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)告警管理中的研究與應(yīng)用 挖掘的告警事務(wù)。第二，分析了告警信息各個(gè)屬性對(duì)挖掘效率的影響，分析了常 息進(jìn)行加權(quán)工作，形成帶權(quán)值的告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。 論文最后對(duì)全文做出了總結(jié)，并對(duì)未來研究方向進(jìn)行了展望。 微的故障，也可能給用戶造成巨大的經(jīng)濟(jì)和時(shí)間上的損 失。而 在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理和維護(hù)過程中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，通常需要在最短時(shí)間 內(nèi)，準(zhǔn)確找出故障發(fā)生位置、故障類型以及可能聯(lián)動(dòng)造成的其他故障。告警產(chǎn)生的突然性、不可 預(yù)測(cè)性、聯(lián)動(dòng)性等特點(diǎn)，使得準(zhǔn)確、及時(shí)地分離和定位產(chǎn)生告警的根源很重要也 非常困難。 這些對(duì)數(shù)據(jù)的處理方法，往往憑借網(wǎng)管人員長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)積累和相關(guān)知識(shí)來解 決。而這些變化，使得建立告警相關(guān) 性模型非常困難。 行挖掘工作，開 展相關(guān)性分析，驗(yàn)證了本文提出的算法的合理性和有效性。 第五章，對(duì)本文的工作進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)本研究課題未來的發(fā)展趨勢(shì)和可能的 發(fā)展方向做進(jìn)一步展望。其缺陷是， 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)越來越大時(shí)，僅僅通過專家獲得告 信息抽取的主要對(duì)象有結(jié)構(gòu)化文本、半結(jié)構(gòu)化文本、自由文本三類。兩種網(wǎng)絡(luò)類型， 均由一系列互 聯(lián)的交換與傳輸網(wǎng)元組成。 故障檢測(cè)的主要內(nèi)容包括維護(hù)和監(jiān)測(cè)差錯(cuò)日志，檢測(cè)該事件是偶然還是必然 ?⑸?食 ??歡 ǖ你兄擔(dān) ?鉤曬收 ?以及接收故障報(bào)告。故障恢復(fù)則 主要是根據(jù)相關(guān)規(guī)則，恢復(fù)到故障前的狀態(tài)，保持網(wǎng)絡(luò)的暢通性和可用性。每一層的設(shè)備 會(huì)根據(jù)告警信息得出部分自己的故障理解。 ??，a：， ?，仇 ?喙賾辛街智榭觥 ??： ???莞婢 ?錄 ??蟨?；谑吕评淼南到y(tǒng)與 的推理角度分別是告警信息的結(jié)構(gòu)以及功能行為。 ■—．一 太尚。而且，激發(fā)該組相關(guān)性告警的故障也無法確定。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)告警管理中的研究與應(yīng)用 基于規(guī)則的相關(guān)性分析 ???瓸 ?? 一組規(guī)則集，與特定情況相關(guān)的知識(shí)則被封裝成事實(shí)。該系統(tǒng) 將監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及其他實(shí)時(shí)告警信息存儲(chǔ)在工作存儲(chǔ)區(qū)，從而達(dá)到實(shí)時(shí) 監(jiān)控 的目的。對(duì)實(shí)時(shí)告警信息進(jìn)行分 析則由推理引擎完成。而且，規(guī)則的定義需要專家參與，這樣就限制了知識(shí)的獲 取過程，很容易形成瓶頸。 現(xiàn)實(shí)大型網(wǎng)絡(luò)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，很難建立精確模型，但通過模糊邏輯 ??? ???方法能用來處理一些具體問題。 故障和告警信息，通常不具備完全因果關(guān)系，通過模糊邏輯，可以描述出不 精確的網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)不完全的告警相關(guān)性分析是一大助力。 數(shù)據(jù)挖掘是近年興起的新興領(lǐng)域，一經(jīng)推出，便迅速在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。將發(fā)現(xiàn)的規(guī)則歸納成規(guī)則庫(kù)，利用這些規(guī)則對(duì)網(wǎng)元可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行分 析和預(yù) 測(cè)，極大的減輕了網(wǎng)管的工作強(qiáng)度，大大提高其工作效率。 ??數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù) 據(jù)集進(jìn)行分類產(chǎn)生。該方法描述簡(jiǎn)單，構(gòu)造出來的決策樹具備很強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力，對(duì)于大規(guī)模 的數(shù)據(jù)處理比較適合。 ?． ?惴 ǜ慕 ?薎 ?算法的某 些缺點(diǎn)，如可以對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化操作、可以對(duì)未知屬性進(jìn)行處理并由此產(chǎn)
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