无线网管中关联规则挖掘的应用与故障处理策略

关联规则挖掘在无线网管中的应用是一项具有实际价值的研究课题，由林芳园撰写，探讨了这一技术在无线接入网（WAN）网元设备故障告警和事件信息处理中的应用。该论文首先对关联规则挖掘的基本概念进行了介绍，包括其核心思想是通过分析大量数据，发现其中的规律和关联性，常用的方法如Apriori算法，它基于频繁项集来寻找满足最小置信度和支持度阈值的规则。 在无线网络环境中，每天产生的告警和事件信息数量庞大，例如一个大中型城市的基站断站告警可达数千条，OMCR数据库中的网元事件信息更是达到十几万条。这种海量数据的背景下，传统的网管方法难以高效处理重复、衍生的告警信息，因此引入数据挖掘技术显得尤为重要。关联规则挖掘正是解决这个问题的关键工具，它能系统地挖掘出告警和事件之间的潜在联系，如支持度、可信度等指标衡量规则的强度。 关联规则挖掘的基本概念包括数据库记录的表示，如使用属性项集A和事务集U，每个事务x都包含属性T，通过ETL（提取、转换、加载）过程处理原始数据。Apriori算法在此过程中起着关键作用，它首先找出频繁项集，然后递归地扩展这些频繁项集，形成更复杂的关联规则。作者还讨论了如何通过过滤虚假规则，以提高规则的有效性和实用性。 该论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 关联规则挖掘的基础：解释了关联规则挖掘的原理，强调了在海量数据中发现有价值知识的重要性，以及数据挖掘技术如何填补数据库系统的不足。 2. Apriori算法的运用：详细介绍Apriori算法的工作原理，以及如何通过它来挖掘出无线网管中潜在的关联规则。 3. 无线网元管理中的应用：针对无线网络的实际问题，探讨如何利用关联规则挖掘技术处理大量的告警和事件信息，包括告警过滤、压缩和故障源定位。 4. 数据挖掘技术的挑战与解决方案：分析了告警间和告警与事件之间的复杂关联，以及如何应对海量数据的处理挑战。 5. 结论与未来方向：总结了关联规则挖掘在无线网管中的实际效果，以及可能的改进空间和未来的趋势。 这篇论文不仅提供了理论框架，也为无线网络运维实践提供了一种有效的数据挖掘工具，对于优化无线网管系统的性能和效率具有重要意义。