电信时间序列关联规则挖掘：AFP-Growth算法

"这篇论文探讨了基于全置信度的电信时间序列事务间关联规则的高效挖掘算法。在电信行业中，随着网络规模和复杂性的增加，Agent从各种网络元素上收集了大量的KPI时间序列数据，这些数据之间存在相互影响。论文提出了一种名为AFP-Growth的新算法，该算法在不生成条件子树的FP-Growth基础上进行改进，以解决电信数据挖掘中的零事务和负相关问题。通过引入全置信度的概念，AFP-Growth优化了FP-Tree的剪枝策略，提高了搜索效率，从而提升了算法的时间和空间效率。" 正文: 在电信网络运营中，KPI是衡量业务性能的关键指标，通过对实际网络性能数据与理想KPI值的对比，可以指导运营商改善网络和服务质量。然而，当前的数据挖掘应用主要集中在客户关系分析，对网络性能数据间的相互影响分析不足。传统的关联规则挖掘方法主要关注事务内部的关系，而忽略了时间序列数据中的事务间关联。 论文作者迟明群和杨晓峰提出了一种新的算法——AFP-Growth，针对事务间时间序列数据的关联规则挖掘。他们首先分析了电信数据的特性，特别是时间序列数据间的相互作用。在FP-Growth算法的基础上，他们避免了生成条件子树，这有助于减少计算复杂性。接着，他们引入了全置信度作为相关度量，以解决零事务（即没有共同项的事务）和负相关的问题。全置信度能够更准确地反映不同时间序列之间的关联强度，即使在存在零事务或负相关的情况下也能提供有效的挖掘结果。 此外，AFP-Growth算法利用全置信度的性质改进了FP-Tree的剪枝规则，提高了搜索过程的有效性。这一改进意味着在处理大量时间序列数据时，算法能更快地找到具有高全置信度的关联规则，减少了时间和空间的消耗。这种方法对于发现如“在某个时间点MO提交成功率下降后，MT下发成功率在未来可能出现预警”的时间滞后关联规则尤其有用。 在电信网管分析系统中，这种引入时间维度的关联规则挖掘能够帮助运营商提前预测和预防网络问题，提升网络性能和服务质量。通过深入理解不同时间序列数据间的动态关联，运营商可以制定更为精准的网络管理和优化策略。 这篇论文提出的AFP-Growth算法为电信行业的数据挖掘提供了新的工具，它在全置信度的指导下，有效地处理了事务间时间序列的关联规则，为网络性能的优化和故障预防提供了有力的支持。这种方法不仅对电信行业，也对其他依赖时间序列数据分析的领域有着重要的启示作用。