| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题主要工作 | 第11-13页 |
| 1.2.1 课题研究内容 | 第12页 |
| 1.2.2 创新点 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织与结构 | 第13-15页 |
| 第二章 现有关联规则挖掘算法介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 相关概念介绍 | 第15-17页 |
| 2.2 现有关联规则挖掘算法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 频繁模式挖掘算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 序列模式挖掘算法 | 第18页 |
| 2.3 SDH-AARM序列模式挖掘算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 基于滑动事件窗口方法构建告警事务库 | 第19页 |
| 2.3.2 基于FP-Growth及时序关系挖掘告警关联规则 | 第19-23页 |
| 2.3.3 基于时序相关性筛选强告警关联规则 | 第23页 |
| 2.3.4 SDH-AARM算法现存问题 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于园区网络拓扑的告警关联规则挖掘算法研究 | 第26-41页 |
| 3.1 园区网告警特征 | 第26-27页 |
| 3.2 基于园区网络拓扑的告警关联规则挖掘算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 算法流程 | 第27-28页 |
| 3.2.2 拓扑关联因子算法 | 第28-31页 |
| 3.2.3 置信度优化模型 | 第31-34页 |
| 3.3 实验验证 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 园区网故障源分析系统的设计与实现 | 第41-61页 |
| 4.1 系统总体架构 | 第41-43页 |
| 4.2 模块间接口设计 | 第43页 |
| 4.3 数据采集及处理模块 | 第43-48页 |
| 4.3.1 数据采集 | 第44-47页 |
| 4.3.2 告警预处理 | 第47-48页 |
| 4.3.3 网络拓扑计算 | 第48页 |
| 4.4 数据归一化模块 | 第48-49页 |
| 4.4.1 告警数据归一化 | 第48-49页 |
| 4.4.2 网络拓扑数据归一化 | 第49页 |
| 4.5 告警关联规则挖掘模块 | 第49-57页 |
| 4.5.1 告警事务库构建 | 第50-51页 |
| 4.5.2 告警关联规则挖掘 | 第51-56页 |
| 4.5.3 置信度优化及强告警关联规则筛选 | 第56-57页 |
| 4.6 故障源分析模块 | 第57-58页 |
| 4.6.1 规则提取 | 第57页 |
| 4.6.2 故障源分析 | 第57-58页 |
| 4.7 数据库设计 | 第58-60页 |
| 4.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 系统验证与结果分析 | 第61-69页 |
| 5.1 软硬件环境 | 第61页 |
| 5.2 实验数据选择 | 第61-62页 |
| 5.3 实验过程 | 第62-67页 |
| 5.3.1 归一化处理网络拓扑数据 | 第62-63页 |
| 5.3.2 归一化处理历史告警数据 | 第63-64页 |
| 5.3.3 挖掘强告警关联规则 | 第64-65页 |
| 5.3.4 故障源分析 | 第65-67页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文总结 | 第69页 |
| 6.2 论文不足之处 | 第69-70页 |
| 6.3 下一步展望工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第74页 |