电信网络告警数据挖掘：拓扑约束下的时序算法提升故障定位

该论文深入探讨了"基于拓扑约束的时序数据挖掘算法在电信网络告警数据挖掘中的应用"这一主题。作者王肇刚、张彬和李国辉来自北京邮电大学信息与通信工程学院，他们关注的问题是电信网管领域中日益增长的网络故障定位需求。传统的故障定位方法如专家系统和图论方法虽然有其应用价值，但在面对复杂异构的现代电信网络时，其局限性逐渐显现，数据挖掘成为解决根源故障定位的关键手段。 论文首先对电信网络和告警数据的传播特性进行了详细分析，识别出告警数据中蕴含的重要特征。作者强调了网络设备间的相互作用和影响在故障传播中的核心作用，因此，对时序频繁模式的挖掘显得尤为重要。他们构建了一种面向故障定位的网络模型，这个模型不仅用于数据预处理，还改进了经典的时序数据挖掘算法PreFixSan，以提高告警数据的挖掘精度和效率。 为评估这种方法的效果，作者开发了数据挖掘算法评测工具PRISMiner，通过对实验数据的验证，证实了他们提出的预处理方法和改进算法的有效性。论文的关键技术在于结合网络拓扑结构，强调了关联设备或节点在故障传播中的关键角色，以及如何通过挖掘时序频繁模式来更准确地定位故障根源和传播路径。 总结来说，这篇论文提供了电信网络告警数据挖掘的新视角，通过引入拓扑约束和改进的时序数据挖掘策略，优化了故障定位过程，对于提升电信网络管理的效率和准确性具有重要意义。