基于知识发现的告警相关性分析关键问题研究(可复制论文).pdf

基于知识发现的告警相关性分析关键问题研究算法的效率很低。本文针对一个重要的参数——时间窗改变而导致的摘要现代电信网络的特点是大规模、复杂、异构,这就要求必须对网络进行有效地管理以维持其高可靠性和高可用性。告警相关性分析作为网络故障管理中的重要内容,可以辅助网管人员删除冗余告警、定位故障以及预测故障的发生。传统的相关性分析方法由于过多地依赖专家知识而难以适应网络复杂、多变的情况,采用知识发现的方法则可以弥补这方面的不足。本文将知识发现技术应用到告警相关性分析中,研究了情景规则的增量式挖掘、告警预测模式挖掘以及挖掘的实时性等关键问题,取得了一定的成果。主要工作包括:第一,研究了情景规则的增量式挖掘问题。情景规则是一种重要的告警相关性知识,目前的情景规则挖掘方法大多是基于的算法框架。然而,在挖掘参数改变导致的重复挖掘情况下,重复挖掘,提出了一种增量式情景规则挖掘算法鯡迷间窗下的挖掘结果构造约束条件,使之对新时间窗下的候选情景集进行削减,实验结果表明孙谥馗赐诰虻那榭鱿戮哂斜葁更高的挖掘效率;第二,针对告警数据增加而导致的重复挖掘,本文提出了另一种增量式情景规则挖掘算法ü迷婢蛄械耐诰蚪峁构造约束条件,使之对新的告警序列下的候选情景集进行削减,在衔颐且踩〉昧吮葁玫氖笛榻峁第三,预测模式是另一种重要的告警相关性知识,可用于预测故障的发生。传统方法大多是把预测模式挖掘作为机器学习的问题来研究,基于待预测告警莆猼构造学习样本。然而由于曜代表了故障,通常发生次数比较稀少,采用传统方法难以在少量鴗样本上获得好的学习效果。本文根据谛⊙咎跫卵盗吠乒北京搜Р㊣学位论立:
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乘积,使计算复杂度从档偷健2女口埘笛榻峁仓种新的椒ā!狿云浼右愿慕J紫忍岢隽艘恢諴能力强的优点,,∩俚奈侍猓殖⑹訨,根据已有的样本构造虚样本以便进⋯步引入先验知识,实验证明适量加入虚样本能够进一教岣叨浴阛唱预测的准确率:第五,为植笰畇训练速度慢的彳悖疚挠的改进方法.,通过加入非平衡惩罚参数使其能够适应训练样本中样本的稀有性:在此基础上进一步提出适于在线挖掘的基于的告警预测模式挖掘方法.。,而—,×胁的矩阵某嘶颓竽妫扑愀丛佣热匀还摺6源吮疚奶岢隽艘恢址线性的快速训练方法,通过兰瓢袺分解成低阶矩阵明了这种方法的有效性。关键词:告警相关性知识发现序列模式挖掘支持向量机增量式挖掘情景规则预测模式北京搜Р㊣。学位论史
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鱼鳘爹爹—;午牟坦』叠纽冢筒宙サ创新性声明关于论文使用授权的说明同期:罐一《:∥.哆本人声明所旱交的论文是本人在导师指导械难芯縏作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标往和致谢叶蘖械哪隈疽酝猓畚闹;包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也刁;竦帽本┯实绱笱Щ蚱渌教疗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浣明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公靠学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人签名:导师签名:本人签名期
第一章绪论论文的研究背景在对告警相关性分析定义之前,首先介绍两个重要概念——故障和告警。故随着通信和信息技术的匕速发展,电信韭缣峁└嗣堑姆褚瞸シ岣唬除了普通的通信业务、资源共享业务外,还有网络教育、网络银行、电子钱包、电子商务和电子政务等集网络和信息技术为一体的新一代网络业务。这一切使得电信网络不再仅仅是一个通信的媒介,而是一’个为人们提供综合服务的分布式信息处理平台。萨是山缧磐绫涞萌绱酥匾#嗣潜厝灰G蠖云浣杏行У耐络管理以维持其高可靠性和高可用性,从而确保一些重要业务不问断地运行。然而电信网络大规模、复杂、异构的特点决定了故障管理始终是电信网络管理中的一个难题。一个电信网络往往包含由多个厂商生产的成千上力纳璞负拖统,这些设备和系统又通过多种媒质互连而成,彼此之间普遍存在着复杂的