| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·论文研究的意义 | 第11-12页 |
| ·网络故障告警的研究现状 | 第12-17页 |
| ·基于规则的告警分析 | 第12-13页 |
| ·基于事例推理的告警分析 | 第13页 |
| ·基于模型推理的告警分析 | 第13-14页 |
| ·基于编码的告警分析 | 第14页 |
| ·基于贝叶斯网络的告警分析 | 第14-15页 |
| ·基于模糊逻辑的告警分析 | 第15页 |
| ·基于神经网络的告警分析 | 第15-16页 |
| ·基于数据挖掘的告警分析 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术的研究现状 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第19-31页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的研究内容 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第21-24页 |
| ·概念/类描述 | 第21-22页 |
| ·关联分析 | 第22页 |
| ·分类和预测 | 第22-23页 |
| ·聚类分析 | 第23页 |
| ·孤立点分析 | 第23-24页 |
| ·演变分析 | 第24页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第24-28页 |
| ·统计方法 | 第25页 |
| ·关联规则 | 第25页 |
| ·聚类分析 | 第25-26页 |
| ·决策树方法 | 第26页 |
| ·神经网络 | 第26页 |
| ·遗传算法 | 第26-27页 |
| ·粗糙集 | 第27页 |
| ·支持向量机 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的基本流程 | 第29-31页 |
| 3 电信网络及故障告警数据特征 | 第31-36页 |
| ·电信网络基本结构 | 第31-32页 |
| ·故障和告警 | 第32页 |
| ·网络故障告警相关性 | 第32-34页 |
| ·告警相关性定义 | 第32-33页 |
| ·告警相关性类型 | 第33-34页 |
| ·电信网络故障的特点 | 第34-36页 |
| 4 数据挖掘在电信网络告警相关性分析中的应用 | 第36-41页 |
| ·数据收集和预处理 | 第36-38页 |
| ·电信告警数据特点 | 第36-37页 |
| ·解决方法 | 第37-38页 |
| ·故障告警挖掘阶段 | 第38-39页 |
| ·故障告警的后处理阶段 | 第39-41页 |
| ·规则后处理 | 第39页 |
| ·规则的应用 | 第39-41页 |
| 5 告警的关联规则挖掘 | 第41-61页 |
| ·关联规则基本概念及定义 | 第41-43页 |
| ·关联规则挖掘的基本步骤 | 第43页 |
| ·经典关联规则挖掘算法 | 第43-52页 |
| ·Apriori算法 | 第43-49页 |
| ·基于频繁模式树的算法 | 第49-51页 |
| ·Apriori算法与FP_growth算法的比较分析 | 第51-52页 |
| ·实验及其分析 | 第52-61页 |
| ·数据库操作 | 第52-58页 |
| ·Apriori算法与FP_growth算法实现结果比较 | 第58-60页 |
| ·关联规则分析 | 第60-61页 |
| 6 告警序列模式挖掘 | 第61-70页 |
| ·告警序列模式挖掘的基本概念 | 第61-64页 |
| ·问题描述 | 第61-62页 |
| ·基本概念 | 第62-64页 |
| ·告警序列模式挖掘算法 | 第64-70页 |
| ·算法框架 | 第65-67页 |
| ·算法描述 | 第67-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |