大数据场景下基于机器学习的5G云网告警关联分析

摘要：

提出一种基于关联规则挖掘算法的5G云网告警分析方案,对机器学习算法FP-Growth进行契合5G云网告警场景的改进和应用,利用现网告警数据展开告警关联分析工作,挖掘网元及云侧告警之间的关联关系,并进行告警压缩和收敛,为5G云网故障分析和定位提供有效帮助.此外,基于实际告警数据对Apriori和FP-Growth算法的性能进行了比较,结果表明,FP-Growth关联规则挖掘算法与Apriori相比效率更高,更适合海量数据场景下的告警关联分析.

关键词：5G核心网、关联分析、机器学习、FP-Growth、Apriori

分类号：TN919

在线出版日期：2022-07-20（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：71-76