【摘 要】
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传统通信网络告警处理方法主要由维护专家依据经验判断形成处理规则并固化在网络告警系统中进行实现,然而该人工维护方式难以适应海量数据环境下实时通信告警规则的处理需求
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海电信科技发展有限公司
【基金项目】
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上海市科技创新行动计划基金资助项目(13511505200);上海市科技人才计划基金资助项目(14XD1421000);上海财经大学2014年研究生创新基金资助项目(CXJJ-2014-438)
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传统通信网络告警处理方法主要由维护专家依据经验判断形成处理规则并固化在网络告警系统中进行实现,然而该人工维护方式难以适应海量数据环境下实时通信告警规则的处理需求。为此,提出一种基于加权频繁模式树（WFP-tree）算法的告警规则自动挖掘方法,将原始告警数据按时间窗口方式进行分段处理,通过BP神经网络、支持向量机、层次分析法生成告警设备的权重信息,并采用WFP-tree算法自动挖掘加权频繁项集。实验结果表明,与传统Apriori和FP-growth算法相比,WFP-tree算法在通信网络告警分析方面具有更好
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