加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用

摘要：

针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树(Can-tree)的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案.首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理.实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度.

关键词：告警预测、通信网络、增量数据挖掘、加权关联规则挖掘、Can-tree算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP306.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2875-2880