加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用

摘要 针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷，提出告警权值确定方法和基于自然序树（Can-tree）的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先，对告警数据进行预处理，确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中；其次，应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘，生成告警关联规则；最后，使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测，并对结果进行优化整理。实验结果表明，基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的，利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率，网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度，有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来，并加快过时告警关联规则的淘汰，提高预测的准确度和精度