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《关联规则算法的电信网络告警应用.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第3期吉林大学学报(信息科学版)Vol.28No.32010年5月JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)May2010文章编号:167125896(2010)0320264206关联规则算法的电信网络告警应用11222于漫,胡明,金刚,胡亮,赵阔(1.长春工业大学计算机科学与工程学院,长春130012;2.吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012)摘要:为提高网络告警数据的处理效率,迅速找出故障根源,以保证整个电信网络的正常运行。针对告警数据的特点对传
2、统的关联规则算法进行了相应的改进,提供了优先剪枝策略,避免了生成没有意义的频繁项集;k-12项集通过连接操作生成k项集,避免了反复扫描数据库所带来的压力。结果表明,改进算法提高了挖掘效率,达到快速诊断网络故障的目的。关键词:告警诊断;数据挖掘;关联规则;Apriori算法中图分类号:TP311文献标识码:AAssociationRulesAlgorithmAppliedtoTelecommunicationsNetworkAlarms11222YUMan,HUMing,JINGang,HULiang,ZHAOKuo(1.Coll
3、egeofComputerScienceandEngineering,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,China;2.CollegeofComputerScienceandTechnology,ChangchunJilinUniversity,Changchun130012,China)Abstract:Moderntelecommunicationsnetworksareverypowerful,andthereisasharpincreaseinbusiness
4、vol2ume,andnetworkisbecominglarge,complex,heterogeneous.Inordertoensurethenormaloperationoftheen2tiretelecommunicationsnetwork,wemustimprovetheefficiencyofprocessingnetworkalarm,andidentifytherootcausesoffailurerapidly.Associationrulesalgorithmofdataminingcaneffectiv
5、elyanalyzetherelevanceofthingshappenedinthenetworkwarningsystem.Itcanalsoaccuratelylocatethefailureofanetworkapplication.Weimprovedthetraditionalassociationrulesalgorithmcorrespondingthecharacteristicsofalarmdata.Weim2provedminingefficiencyandachievedarapiddiagnosiso
6、fnetworkfailures.Keywords:alarmdiagnostic;datamining;associationrules;Apriorialgorithm引言网络通信的普及、功能的扩充和业务的拓展都为电信网络数据的传输带来了压力,同时由于市场竞争的需要,对网络管理质量的要求也随之提高。由于网元设备间差异化加深,并频繁出现网元设备变更、维修、增设等一系列改变网络拓扑的相关问题,这为告警数据采集处理带来了困难。数据挖掘技[1]术的不断发展和成熟为电信网络智能化管理提供了更多解决方案,尤其是数据挖掘技术中关联规则算法
7、在该领域得到了广泛的研究及应用。将数据挖掘应用于网络故障管理的研究领域,重点、难点和热点集中在针对网络告警的数据特点,采用关联规则算法对以往的告警数据进行挖掘处理,能发现设备之间告警的相关性,找出导致一系列设备告警的根源,以此对新产生的告警数据进行匹配以诊断和定位,能大大提高网络故障管理的有效性。笔者针对电信网络告警数据的特点,对关联规则的基本算法Apriori进行了改进,提供了优先剪枝收稿日期:2010201227基金项目:吉林省科技厅基金资助项目(20060305)作者简介:于漫(1984—),女,长春人,长春工业大学硕士研
8、究生,主要从事数据挖掘研究,(Tel)86213514470553(E2mail)237055165@qq1com;胡明(1963—),男,长春人,长春工业大学教授,硕士生导师,主要从事人工智能和数据挖掘研究,(Tel)86213331757733(E2mail
