基于Apriori算法的时序关联关系数据挖掘装置的实现

摘要：

针对大规模网络频繁告警造成的短信网关压力和核心报警延迟甚至遗漏的问题,论文改进了Apriori算法用于告警合并,以适应运维场景的实际情况,并且实现了时序关联关系数据挖掘装置.该装置通过历史告警数据抓取、模型训练和数据验证测试三个步骤完成对告警数据的合并.与传统Apriori算法不同的是,针对时序告警序列规则一对一串行的特点,该优化算法省去了迭代过程并提出了一种新的置信度计算方式,解决了频繁告警项引起的置信度计算失真的问题,提高了关联规则的可信度.实验结果表明,该装置有效合并了告警信息,减轻了短信网关的压力,为海量告警信息故障的根因定位起到了积极的作用.

关键词：Apriori、时序关联关系、数据挖掘、置信度、告警合并

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：260-263,269