基于相关度的高精度告警序列关联规则挖掘与增量更新算法

本文档主要探讨了"基于相关矩阵的关联规则挖掘及其更新算法"这一主题，针对已有的告警序列关联规则挖掘方法存在的局限性，即只关注频繁告警序列间的关联规则挖掘，而忽视了对非频繁序列的分析。传统的关联规则挖掘通常依赖于最小支持度阈值，这在某些情况下可能无法捕捉到实际网络中的重要关联关系。 作者提出了一个新颖的算法，它以高相关度和高置信度作为挖掘标准，而不是仅仅依赖于最低的支持度。这个算法基于相关度统计，旨在从电信网络告警数据库中更全面地发现频繁和非频繁告警序列之间的关联规则。这种方法能够提供更为深入的洞察，不仅限于频繁模式，还能揭示潜在的复杂关联模式，这对于故障管理和网络维护具有重要意义。 文章还特别关注数据更新的问题，因为实时监控和维护系统往往需要处理不断变化的数据。因此，文中提出了一种增量式挖掘算法，能够在新数据加入或旧数据更新时，高效地进行关联规则的动态挖掘和更新，确保了算法的实用性和效率。这意味着该算法能够在大规模的告警数据流中快速适应变化，及时发现新的关联规则，这对于电信网络的实时监控和预警至关重要。 实验结果显示，这种基于相关度的关联规则挖掘算法和增量式更新策略在实际应用中表现出了显著的优势，能够有效地挖掘出电信网络告警数据库中的各种关联规则，包括那些频繁和非频繁的告警序列，从而提高了故障诊断和响应的准确性。 关键词：故障管理、关联规则、数据挖掘、相关度等表明了论文的核心关注点，即如何通过创新的技术手段改进故障检测和管理，提升网络系统的稳定性和可用性。这篇论文为电信网络告警数据分析提供了新的视角和方法，对于提高网络运维水平具有重要的理论和实践价值。