| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1．1 论文的选题及其研究意义 | 第8页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 论文研究内容及组织 | 第9-10页 |
| 1．4 论文的研究背景 | 第10-11页 |
| 2 电信告警与数据挖掘技术 | 第11-15页 |
| 2．1 简介 | 第11页 |
| 2．2 告警关联系统 | 第11-13页 |
| 2．3 数据挖掘在告警分析中的应用 | 第13-14页 |
| 2．4 本章小结 | 第14-15页 |
| 3 告警数据库中的知识发现 | 第15-24页 |
| 3．1 知识发现过程 | 第15-17页 |
| 3．1．1 多阶段处理过程模型 | 第15-16页 |
| 3．1．2 电信告警数据挖掘模型 | 第16-17页 |
| 3．1．3 数据挖掘用于告警分析的可行性 | 第17页 |
| 3．2 告警数据中知识发现目标 | 第17-21页 |
| 3．2．1 告警数据特点 | 第17-20页 |
| 3．2．2 两个基本概念 | 第20页 |
| 3．2．3 数据挖掘目标 | 第20-21页 |
| 3．3 电信告警数据挖掘系统模型 | 第21-23页 |
| 3．3．1 关联规则 | 第21-22页 |
| 3．3．2 频繁情节规则 | 第22页 |
| 3．3．3 电信告警中的数据挖掘系统模型 | 第22-23页 |
| 3．4 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 电信告警数据挖掘过程 | 第24-31页 |
| 4．1 数据收集与预处理 | 第24-27页 |
| 4．1．1 相关问题 | 第24-25页 |
| 4．1．2 解决方法 | 第25-27页 |
| 4．1．2．1 数据收集 | 第25-26页 |
| 4．1．2．2 预处理 | 第26-27页 |
| 4．2 关联规则和频繁情节规则的挖掘 | 第27-28页 |
| 4．3 规则后处理及应用 | 第28-29页 |
| 4．3．1 规则后处理 | 第28-29页 |
| 4．3．2 规则的应用 | 第29页 |
| 4．4 本章小结 | 第29-31页 |
| 5 告警频繁情节规则挖掘 | 第31-44页 |
| 5．1 引言 | 第31页 |
| 5．2 事件序列及情节 | 第31-33页 |
| 5．3 相关工作 | 第33-34页 |
| 5．4 算法改进 | 第34-42页 |
| 5．4．1 简介 | 第34-36页 |
| 5．4．2 算法框架 | 第36页 |
| 5．4．3 发现频繁情节 | 第36-37页 |
| 5．4．4 最小发生集合的计算 | 第37-40页 |
| 5．4．5 侯选情节的生成 | 第40-42页 |
| 5．5 实验结果 | 第42-43页 |
| 5．6 本章小结 | 第43-44页 |
| 6 告警关联规则挖掘 | 第44-58页 |
| 6．1 引言 | 第44-45页 |
| 6．2 关联规则挖掘算法概述 | 第45-47页 |
| 6．3 告警关联规则挖掘 | 第47-56页 |
| 6．3．1 关联规则的形式描述 | 第47-48页 |
| 6．3．2 关联规则挖掘方法 | 第48页 |
| 6．3．3 FP-growth算法扩展 | 第48-55页 |
| 6．3．4 关联规则挖掘结果 | 第55-56页 |
| 6．3．5 扩展后的FP_growth算法性能评价 | 第56页 |
| 6．4 本章小结 | 第56-58页 |
| 7 论文总结 | 第58-60页 |
| 7．1 小结 | 第58-59页 |
| 7．2 后期工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |