| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文贡献 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘及告警关联 | 第12-22页 |
| 2.1 数据的预处理 | 第12-13页 |
| 2.1.1 数据的预处理概念 | 第12页 |
| 2.1.2 数据预处理常用方法 | 第12-13页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第13-20页 |
| 2.2.1 数据挖掘概述 | 第13页 |
| 2.2.2 数据挖掘过程 | 第13-15页 |
| 2.2.3 关联规则(Association Rules)算法概述 | 第15-16页 |
| 2.2.4 关联规则(Association Rules)算法基本概念 | 第16-17页 |
| 2.2.5 关联规则(Association Rules)算法过程 | 第17-19页 |
| 2.2.6 关联规则的经典算法 | 第19-20页 |
| 2.3 告警关联 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 滑动时间窗口算法和层次分析法 | 第22-34页 |
| 3.1 告警数据的预处理 | 第22-24页 |
| 3.2 滑动时间窗口算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 滑动时间窗口算法总述 | 第24-25页 |
| 3.2.2 滑动时间窗口具体算法 | 第25-28页 |
| 3.3 层次分析法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 层次分析法总述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 层次分析法具体算法 | 第29-32页 |
| 3.3.3 层次分析法总结 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 加权频繁模式算法 | 第34-46页 |
| 4.1 加权关联规则挖掘的相关定义 | 第34-36页 |
| 4.2 加权频繁模式树（WFP-Tree） | 第36-42页 |
| 4.2.1 加权频繁模式树（WFP-Tree）的构造算法 | 第36-38页 |
| 4.2.2 加权频繁模式树（WFP-Tree）的构造举例 | 第38-42页 |
| 4.3 加权频繁模式算法（WFP 算法） | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 加权关联规则挖掘系统在运维网告警数据上的应用 | 第46-55页 |
| 5.1 原型系统开发环境配置 | 第46页 |
| 5.2 原型系统数据来源 | 第46-48页 |
| 5.3 原型系统设计中所需类之间的关系 | 第48-52页 |
| 5.3.1 数据预处理模块 | 第48-49页 |
| 5.3.2 加权关联规则挖掘模块 | 第49-52页 |
| 5.5 原型系统的运行结果 | 第52-53页 |
| 5.6 原型系统的运行结果分析 | 第53-54页 |
| 5.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 程序清单 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
