网络资源数据挖掘：时间关联与横向分析

"一种基于网络资源的数据挖掘方法 (2013年)" 讨论了一种针对运营商网络资源数据的高效挖掘策略。这种方法结合了数据时间性关联分析、数据横向性关联分析和数据索引技术，旨在揭示大规模网络资源数据中的隐藏模式和关联，以支持网络管理和故障处理。 在电信行业中，网络资源数据是至关重要的，包含故障信息、性能指标以及逻辑关系等。然而，由于数据量巨大且复杂，往往难以进行有效的管理和利用。该研究提出的方法针对这一问题，首先运用数据时间性关联分析，探索数据随时间的变化规律，这有助于理解业务性能随时间的变化趋势，以及预测可能的故障发生。 其次，数据横向性关联分析技术用于发现不同数据间的相互关系，这有助于找出故障与其他网络参数之间的关联，从而提高故障定位的准确性和速度。这种关联分析能够帮助管理人员提前识别潜在的问题，制定有效的故障抢修预案。 数据索引技术是提高查询效率的关键，对于大规模结构化数据，传统的SQL查询可能效率低下。通过建立高效的索引，可以快速定位和访问所需数据，极大地提升了数据分析的速度，这对于实时监控和响应网络状态至关重要。 此外，文章指出，网络资源数据通常包括网络节点、链路、业务、性能参数和故障等多种类型，规模可达百万级记录，形成大数据集。处理这样的大数据集需要采用不同于传统的方法，避免使用可能造成查询延迟的SQL语句。 最后，尽管资源管理系统已经在一定程度上改善了数据管理和决策支持，但对故障分析和数据热点预测仍有待加强。该方法的提出旨在填补这一空白，为电信网络的高效运维提供更为科学和智能的工具。 关键词：网络资源、数据挖掘、时间性相关、数据相关、大数据、资源管理系统、故障定位、性能分析 中图分类号：TN919.5 文献标识码：A 文章编号：1005-3824(2013)05-0084-04 该研究为电信网络的管理提供了一种创新的数据挖掘框架，通过深入分析网络资源数据，提升故障预测和决策支持能力，为优化网络性能和保障服务质量提供了有力的技术支持。