据库中的更新规则进行增量关联规则挖掘 ，将传 统告警 分析方法与挖 掘出的关联规 则相结合 ，应用于 网络故障告警相关性分析 中。实验结
果表明 ，该算法能减少冗余规则 ，提高挖掘效率 。 关奠诃 ：关联规则 ；增量式挖掘 ；故障告警 ；相关性分析
Ｎｅ ｗｏ ｋ Ｆａ ｌ ａ ｍ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ Ａｎ ｌ ｓｓ ｔ ｒ ｕｔ Ａｌ ｒ Ｃｏ ｒ ｌ ｔｏ ａ ｙ ｉ
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ｌ 概述
随着移动通信 网络规模的扩大 ，故障诊 断与定位成为 网
络 管理 的核 心。当网络发 生故 障时，必然会有大量 的告警信
ｙ ，若 ｃｕ ｔ ｏ ｎ 表示事务的支持 数，则事务 ｘ的支持度为 ：
ｕ Ｘ ｐ（ ｏ ％ ０ （】 １
息 产 生，如何 从众 多的故 障信息 中及 时找到故 障位置 和原 因、排 除无 用信 息并恢复 网络性能 ，不仅是质量 问题 ，更是 效率 问题。由于 网络 中故 障比较复杂 ，告警数据库信息量非 常庞 大且在 不断更新 ，对 数据库 的每一 次更新都重新做一 次
Ｔａｊ ｉｅｓｙｏ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｔａｊ ０ ３４ Ｃｈｎ ） ｉｎｉ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉｎｉ ３０ ８ ， ｉａ ｎ ｔ Ｔ ｎ
［ ｓｒｃ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｏ ｌｘｔ ｆ ｅｗｏｋ ｆｕｔ ｎ ｕ ｅａ ｕ ｔ ｆｉｆｒ ｔ ｎｉ ｌｒ ｄｔｂ ｓ，ｈｓｐｐ ｒｐｏ ｏｅ ｎｉ ｒｖ ｄ Ａｂ ｔａ ｔ ｍｉｇａ ｅｃｍｐｅｉ ｏ ｔ ｒ ａ ｌａ ｄａｈ ｇ ｍｏ ｎ ｏｍａｏ ａ ｍ ａａａｅ ｔｉ ａ ｅ ｒｐ ｓｓａ ｏ ｅ ｔ ｙ ｎ ｏ ｎ ｉ ｎ ａ ｍｐ
ｍｉ ｎ
—
ｃｎ 最小置信度） ｏｙ（ ，则关联 规则 ＝（。 ） ＞ｘ ｙ成立。 －
若关联规 则 ＝ｙ成立 ，则其置信度 ｃｎ Ｘ ＞ ） ＞ ｏｙ ＝ ｙ 由式（） （ ２
［ ｙｗｏｄ ！ａｓｃａｏ ｌ；ｎ ｒｍｅ ｔｌ ｎｎ ；ａｌａ ｒ ｃ ｒ ｌｔ ｎａａｙｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｓｏｉｔ ｎｒ ｅ ｉｃｅ ｎａ ｉｇ ｆｕｔ ｌ ｍ； ｏｒ ａ ｏ ｎｌｓ ｉ ｕ ｍｉ ａ ｅ ｉ ｓ ＤｏＩ １ ． ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １ ．５０ １ ： ０３ ９ｊｓ ． ０３ ２ ．０ ２０ ．１ ９ ．ｓ ０
中 分 号 Ｐ１ 圈 类 ｔ ３ Ｔ １
基 于关联规 则 的 网络 故障告警相 关性分析
李金风 ， 怀彬 王
（ 天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统重点实验室 ，天津 ３ ０ ８ ） ０３４
摘
耍 ：针对 网络故 障复杂 、告警数据库信息量大等 问题 ，提 出一种改进的增量式关联规则挖掘算法。采 用关联规则挖掘技 术 ， 对告警数
ｉ ｃ ｅ ｎ ａ ｓ ｏ ｉ ｔ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ． ｔｕ ｅ ｎ ｒ ｍｅ ｔ ｌａ ｓ ｉ ｔ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｎ ｙ ｏ ｈ ｄａｅ ｄ ａ ｃ ｍｂｉ ｅ ｒ ｄ ｔｏ ａ ｎａｙ ｉ ｎ ｒ ｍｅ ｔ ｌａ ｓ ｃ ａｉ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｏ ｈ Ｉ ｓ ｓ ｉ ｃ ｅ ｎ ａ ｓ ｏ ａ ｉ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｏ ｌ ｎ ｔ ｅｕｐ ｔ ａ ， ｏ ｃ ｏ ｔ ｎ ｓｔ ｔ ａ ｉ ｎ ｌａ ｌ ｓｓ ｈｅ ｉ ｏ ｌｒ ｆ ａ ａ ｍ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｓ ｃａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｓ ｎ ｓ ｏ ｉ ｔ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ．Ｔｈ ｌ ｏｒ ｍ ｓ ａ ｐｌ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ｌ ａ ａ ｍ ｏ ｒ ｌｔｏ ａ ａ ｙ ｉ ｉ ｅ ｅ ｗｏ ｋ ｈ ｏ ｎｎ ｅ ａｇ ｉ ｈ ｔ ｉ ｐ ｉ ｉ ｔ ａ ｐ ｉ ｔ ｆ ｆ ｕ ｔ ｌ ｒ ｃ ｒｅ ａ ｉ ｎ ｎ ｌ ｓ ｓ ｎ ｔ ｎ ｔ ｒ ． ｅ ｈ ｃ ｏ ｈ Ｅｘ ｄｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｃ ｌ ｒ ｄ ｃ ｅ ｒ ｄ ｎ ａ ｔｒ ｌ ｓ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｅｅ ｆｃ ｅ ｃ ｆｍｉ ｉ ． ｐｅ ｎ ａ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ｔ ｔ ｌ ｏ ｈｍ ａｌ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｕ ｄ ｎ ｅ ， ｎ ｌ ｈ ｈ ｉ ｈ ｕ ｍｐ ｏ ｅｔ ｆ ｉ ｎ ｙ ｏ ｎ ｎｇ ｈ ｉ
第３ ８卷 第 ５期
Ｖ＿ ．８ ０ ３ １
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机
工
程
２１ ０ ２年 ３月
Ｍ ａｃ ｒ ｈ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｍ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ
软件技术与数据库 ・
文章 号ｔ ０ ４ （ｌ０ ４＿ ３ 文 标 码； 缩 ０ ２２ ２５ ０ ＿ ｌ ８ ０ ）— ｏ 献 识 Ａ
告警关联挖掘是不经济也是不现实的。因此，故 障告警相 关 性分析成为了研究热 点。 早期 的故 障检测 主要依 赖于 人工检 测 ，极 不方便 又耗
时 。从 ２ 世 纪 ８ Ｏ ０年代开始 ，随着专家系统研究的深入 ，故 障诊断 向智能化方 向发展 ，但过多的依赖专家知识 又难以适
若 ｘ为频繁集 ， Ｙｃ Ｘ ， Ｙ≠ ，且 ｓｐＸ）ｓｐＹ ≥ ｕ （ ／ｕ （）