移动数据业务预警预测系统：AFP-Growth算法的应用

"本文主要研究了在移动数据业务监视系统中预警预测方法的应用，特别是在一个省级移动数据业务监视分析系统中的设计与实现。该系统旨在提升网络管理服务质量和效率，通过数据集成和深度分析，以及利用数据挖掘技术来改进故障预防功能。作者参与了系统的架构分析，负责预警预测子系统的开发，并提出了一种改进的事务间关联分析算法——AFP-Growth算法，用于预警预测。在实际应用中，该算法得到了验证并取得了显著效果。" 移动数据业务监视系统是电信运营商为了应对激烈的市场竞争，满足用户需求，同时保证网络服务质量的重要工具。随着网络规模和复杂性的增加，网络性能数据的管理与分析变得至关重要。传统的网络管理系统往往缺乏有效的数据集成和分析功能，这使得电信运营商需要一种能够统一管理这些海量数据，从中提取有价值信息的解决方案。 本文作者参与了一个省级的移动数据业务监视分析系统项目，这个系统重点关注最新的移动数据业务，增强了数据集成和分析能力。预警预测子系统是其中的关键部分，它利用数据挖掘技术，特别是事务间关联分析，来提高故障预防的准确性。事务间关联分析是一种寻找数据集中不同事件之间关系的方法，这对于预测可能的问题和异常非常有用。 在预警预测子系统中，作者提出了AFP-Growth算法，这是一种改进的事务间关联规则分析算法，旨在提高预测的精确性和效率。AFP-Growth算法在实际应用中得到了验证，证明了其在预警预测中的有效性，从而有助于提升网络资源的调配与优化，减少故障发生，改善网络服务质量。 本文的研究工作涉及了移动数据业务的监视分析策略，预警预测子系统的架构设计，以及创新算法的开发和应用。关键词包括数据挖掘、AFP-Growth算法、全置信度、预警预测和事务间关联分析，这些都是理解本文核心内容的关键术语。这些研究成果对于进一步优化电信网络管理，提升用户体验，以及推动相关领域技术发展具有重要的理论和实践价值。