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摘要:
传统通信网络告警处理方法主要由维护专家依据经验判断形成处理规则并固化在网络告警系统中进行实现,然而该人工维护方式难以适应海量数据环境下实时通信告警规则的处理需求.为此,提出一种基于加权频繁模式树(WFP-tree)算法的告警规则自动挖掘方法,将原始告警数据按时间窗口方式进行分段处理,通过BP神经网络、支持向量机、层次分析法生成告警设备的权重信息,并采用WFP-tree算法自动挖掘加权频繁项集.实验结果表明,与传统Apriori和FP-growth算法相比,WFP-tree算法在通信网络告警分析方面具有更好的频繁项压缩效果及更强的重要关联规则发现能力.
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关联规则
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频繁模式树
内容分析
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文献信息
篇名 基于加权频繁模式树的通信网络告警规则挖掘方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 通信网络告警 关联规则 权重因子 加权频繁项集 FP-growth算法 加权频繁模式树算法 支持度
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 190-196
页数 7页 分类号 TP18
字数 7075字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.04.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄海量 上海财经大学信息管理与工程学院 13 83 6.0 8.0
2 孟传伟 3 12 2.0 3.0
3 罗明 上海财经大学信息管理与工程学院 4 40 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
通信网络告警
关联规则
权重因子
加权频繁项集
FP-growth算法
加权频繁模式树算法
支持度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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