数据挖掘技术在电信网络管理系统中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·网络故障的告警相关性分析 | 第9-11页 |
| ·论文内容及本人所完成的工作 | 第11-12页 |
| 第二章 网络管理概述 | 第12-17页 |
| ·网络管理功能 | 第12-14页 |
| ·电信网络管理 | 第14页 |
| ·网络管理发展趋势 | 第14-17页 |
| ·综合网络管理 | 第14-15页 |
| ·分布式网络管理 | 第15-16页 |
| ·网络管理智能化 | 第16-17页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第17-25页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘环境 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘研究内容及常用技术 | 第23-24页 |
| ·自动预测趋势和行为 | 第23页 |
| ·关联分析 | 第23页 |
| ·聚类 | 第23-24页 |
| ·概念描述 | 第24页 |
| ·偏差检测 | 第24页 |
| ·数据挖掘技术发展趋势 | 第24-25页 |
| 第四章 TACAS的设计与开发 | 第25-35页 |
| ·TACAS的背景及目标 | 第25页 |
| ·TACAS的系统结构 | 第25-30页 |
| ·数据导入模块 | 第26-27页 |
| ·挖掘模块 | 第27-29页 |
| ·MTBF模块 | 第29-30页 |
| ·告警地域分析模块 | 第30页 |
| ·TACAS的主要功能 | 第30-32页 |
| ·告警关联分析 | 第30-31页 |
| ·设备 MTBF分析 | 第31-32页 |
| ·告警地域/厂家分析 | 第32页 |
| ·TACAS的特点 | 第32-34页 |
| ·先进性 | 第33页 |
| ·实用性 | 第33页 |
| ·有效性 | 第33页 |
| ·扩展性 | 第33页 |
| ·易用性 | 第33-34页 |
| ·TACAS开发环境 | 第34-35页 |
| 第五章 相关性分析方法在 TACAS中的应用 | 第35-54页 |
| ·告警相关性 | 第35-42页 |
| ·告警相关性分析的定义 | 第35-36页 |
| ·告警相关性的类型 | 第36-37页 |
| ·告警相关性分析的难点 | 第37页 |
| ·告警相关性分析的方法 | 第37-41页 |
| ·知识发现方法的优势 | 第41-42页 |
| ·告警关联挖掘算法概述 | 第42-48页 |
| ·WINEPI并行算法 | 第42-43页 |
| ·WINEPI串行算法 | 第43-44页 |
| ·FP-growth算法 | 第44-45页 |
| ·相关度统计算法 | 第45-47页 |
| ·作用度 DWINEPI算法 | 第47-48页 |
| ·TACAS运行结果及分析 | 第48-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| ·本文的总结 | 第54页 |
| ·进一步的工作 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
