基于并行FP-Growth算法的業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)告警關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，隨著通信行業(yè)的迅速發(fā)展，加上各大運(yùn)營(yíng)商競(jìng)爭(zhēng)激烈，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言變得至關(guān)重要。業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)絡(luò)就是用來維護(hù)和支撐運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的。為了更好地進(jìn)行運(yùn)營(yíng)維護(hù)工作，業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)管理顯得尤為重要，加上運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)備多種多樣這些特點(diǎn)，使得引起的告警類型變得非常豐富，另一方面，在網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維管理當(dāng)中，隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時(shí)，以最短的時(shí)間正確地判斷出網(wǎng)絡(luò)故障所在的位置、故障的類型和引起故障的原因，變得特別重要，目的是以便于

2、及時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行修復(fù)。但是，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)故障的產(chǎn)生，常常會(huì)跟隨著多個(gè)告警事件。而且，隨著網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性的不斷提高，告警的種類和數(shù)量也會(huì)變得越來越多，因此，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員而言，僅用人工進(jìn)行告警分析已不能滿足運(yùn)營(yíng)維護(hù)工作的需要。所以本文提出了運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來對(duì)業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)中的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，目的是提取告警中有價(jià)值的信息，并利用這些信息找到引起告警的根源故障。
　　本文主要工作是使用Hadoop分布式環(huán)境，同

3、時(shí)在此環(huán)境下利用并行FPGrowth算法對(duì)業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)中的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。首先，對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用滑動(dòng)時(shí)間窗口算法將告警數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合用來關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的告警事務(wù)數(shù)據(jù)；然后將處理過的數(shù)據(jù)使用并行FPGrowth算法進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘；最后從頻繁項(xiàng)集中求得關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于實(shí)際應(yīng)用中常會(huì)面臨內(nèi)存不足以及計(jì)算能力的瓶頸問題，所以本文采用基于Hadoop平臺(tái)的并行FPGrowth算法，結(jié)合Hadoop平臺(tái)以及MapReduce編程模型