基于关联规则的某银行网管系统中通信网告警相关性分析

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1、论文题目基于关联规则的某银行网管系统中通信网告警相关性分析专业学位类别工商管理（MBA）学号201032110232作者姓名孙斌指导教师寇纲教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于关联规则的某银行网管系统中通信网告警相关性分析（题名和副题名）孙斌（作者姓名）指导教师寇纲教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工商管理（MBA）提交论文日期2012.10.9论文答辩日期2012.11.29学位授予单位和日期电子科技大学2012年12月27日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法

2、UDC》的类号。万方数据BASEDONABANKOFASSOCIATIONRULESINTHESYSTEMMANAGEDCOMMUNICATIONSWEBALERTCORRELATIONANALYSISAThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:BusinessAdministration(MBA)Author:SunBinAdvisor:KouGangSchool:SchoolofManagementandEcono

3、micsofUESTC3万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位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。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它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谢意。签名：孙斌日期：2012年10月9日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和

4、磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：孙斌导师签名：寇纲日期：2012年10月9日4万方数据摘要摘要现代商业银行网络结构越来越复杂，这是由于银行机构规模的不断扩大和应用集中度不断提高所决定的。由于网络建设项目的时间不同，所以各个网络节点由很多不同厂家的网络设备搭建。网络维护人员获得的大量告警信息往往是由某一个网络节点故障引起的衍生告警信息。以上这些因素都给现代

5、商业银行的网络管理带来了越来越多的困难。本文以某国有大型商业银行四川分行的网络环境为分析背景，用该银行2011年5月至2012年5月的网络告警信息数据作为研究对象，寻找当前网络管理中所遇到问题的解决办法。本文介绍了关联规则数据挖掘相关性分析理论的基本知识和相关概念，以及如何将该理论用于数据分析的实践方法与步骤。期间收集了该银行研究时段内大量网络设备主动发送或通过工具采集到的SYSLOG日志、TRAP告警和设备性能数据等信息。银行高可用性网络的运行状态、故障等信息便隐藏在这些海量的历史数据中。通过对这些收集到的网络告警信

6、息进行降噪、分析和整理，依据关联规则挖掘知识生成了几种相适应的关联规则分析方法，分别是相关性的压缩规则、过滤规则、抑制规则、模型化规则和特殊情况规则等分析方法。并且使用这些关联规则分析方法对已加工、过滤后的信息数据进行挖掘，获取了一系列对网络管理有用的信息数据。最后，详细介绍了如何将前期研究的分析方法应用于现有的银行网络管理系统，并将基于关联性规则分析方法得到的应用结果呈现出来。本论文中提出并且实现了基于关联规则的历史网络日志数据和性能数据的相关性分析方法，通过将告警关联规则分析方法实际应用于告警监控系统的运行结果表明

7、，该关联规则分析方法达到了预期效果。这说明本课题的研究成果在该银行网络管理系统中能够得到很好应用，同时课题的研究内容也具有较强的理论价值。关键词：数据分析，关联规则，网络告警I万方数据ABSTRACTABSTRACTThemoderncommercialbanknetworkarchitectureisgettingmoreandmorecomplex,thisisbecausebankorganizationscaleexpandsandapplicationconcentrationdegreeunceasingl

8、yconstantlyenhancestodecide.Becausethetimeofnetworkconstructionprojectisdifferent,thereforeeachnodeisbuiltbythenetworkequipmentofdifferentmanufacturers.Themassivewarn