提升告警关联效率：综合置信度法挖掘低支持度关联规则

该研究论文聚焦于"基于综合相关置信度的告警关联规则挖掘"这一主题，针对传统的告警关联规则挖掘方法中存在的问题进行改进。在传统方法中，通常依赖单一滑动时间窗口来挖掘告警关联规则，所得到的结果往往倾向于高支持度和高置信度。这种做法可能忽视了一些重要的、但支持度较低但置信度较高的关联规则。 为了克服这一局限，作者提出了一种新颖的方法，即利用置信度融合算法来计算相邻告警之间的综合相关置信度。这种方法通过考虑多个相关因素，增强了告警事务内部的关联性，使得在挖掘过程中能够降低对支持度的要求，从而有可能发掘出那些在传统方法下可能会被忽略的"低支持度-置信度"告警关联规则。这是一种更为灵活和全面的分析策略，有助于提高告警关联规则挖掘的精度和有效性。 在技术实现上，文章采用了h-置信度理论作为筛选工具，这是一类统计学中的度量方式，用于评估关联规则的显著性和有效性。h-置信度不同于简单地依赖支持度和置信度，它更注重于规则的实际意义，即使在支持度较低的情况下也能发现有价值的关联规则。 此外，作者通过实验对比了他们提出的综合相关置信度方法与传统方法在执行效率和挖掘正确率上的差异。实验结果显示，新方法在处理相同数据集时，不仅挖掘出更多具有实际意义的规则，而且在处理速度上也有所提升，表明其在实际应用中有更好的性能表现。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种新的告警关联规则挖掘策略，通过综合相关置信度的融合，优化了关联规则挖掘过程，使得系统能更好地捕捉到潜在的、重要的关联模式，这对于提升IT系统的告警管理效率和准确性具有重要意义。