面向业务的移动通信网络告警数据关联分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.1 故障管理现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据挖掘现状和发展趋势 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文预期成果与应用价值 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘相关技术分析 | 第14-24页 |
| 2.1 数据挖掘的产生 | 第14-16页 |
| 2.2 数据挖掘概念 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖掘的研究内容 | 第17-18页 |
| 2.3.1 数据库数据 | 第17页 |
| 2.3.2 数据仓库 | 第17-18页 |
| 2.3.3 其他类型的数据 | 第18页 |
| 2.4 数据挖掘功能 | 第18-20页 |
| 2.5 常见的数据挖掘分析方法 | 第20-23页 |
| 2.5.1 关联分析 | 第20-21页 |
| 2.5.2 聚类分析 | 第21-22页 |
| 2.5.3 回归分析 | 第22-23页 |
| 2.6 数据挖掘工具 | 第23-24页 |
| 第三章 告警数据预处理 | 第24-34页 |
| 3.1 故障和告警 | 第24页 |
| 3.2 告警相关性分析概述 | 第24-27页 |
| 3.2.1 告警相关性分析定义 | 第25页 |
| 3.2.2 告警相关性类型分析 | 第25页 |
| 3.2.3 告警相关性分析方法 | 第25-27页 |
| 3.3 告警数据特征分析 | 第27-29页 |
| 3.4 告警数据过滤 | 第29-32页 |
| 3.4.1 消除噪声数据 | 第29页 |
| 3.4.2 消除瞬时告警 | 第29-30页 |
| 3.4.3 合并重复告警 | 第30页 |
| 3.4.4 处理不完整信息 | 第30页 |
| 3.4.5 告警数据信息提取 | 第30-32页 |
| 3.5 数据过滤结果 | 第32-34页 |
| 第四章 基于关联规则的告警数据挖掘 | 第34-45页 |
| 4.1 关联规则 | 第34-35页 |
| 4.1.1 关联规则概述 | 第34页 |
| 4.1.2 告警关联规则分析 | 第34-35页 |
| 4.1.3 关联规则描述 | 第35页 |
| 4.2 事务集 | 第35-37页 |
| 4.2.1 事务集 | 第35页 |
| 4.2.2 基于密度的聚类划分 | 第35-37页 |
| 4.3 事务集转换算法设计 | 第37-42页 |
| 4.3.1 改进DBSCAN算法 | 第37-39页 |
| 4.3.2 事务集转换结果 | 第39-40页 |
| 4.3.3 动态参数选择算法 | 第40-42页 |
| 4.4 Apriori算法挖掘关联规则 | 第42-44页 |
| 4.4.1 Apriori算法 | 第42-43页 |
| 4.4.2 告警数据关联规则挖掘中的参数选择 | 第43-44页 |
| 4.5 移动通信告警数据关联规则挖掘的应用 | 第44-45页 |
| 第五章 告警数据挖掘平台设计 | 第45-60页 |
| 5.1 系统分析与总体设计 | 第45-49页 |
| 5.1.1 系统功能描述 | 第45-46页 |
| 5.1.2 功能模块划分 | 第46-47页 |
| 5.1.3 平台体系结构及主要流程 | 第47-49页 |
| 5.1.4 数据库设计 | 第49页 |
| 5.2 主要功能设计与实现 | 第49-56页 |
| 5.2.1 MVC框架 | 第49-51页 |
| 5.2.2 数据采集及数据预处理 | 第51-52页 |
| 5.2.3 事务集划分及关联规则挖掘 | 第52-55页 |
| 5.2.4 动态参数选择 | 第55-56页 |
| 5.3 平台原型设计 | 第56-60页 |
| 5.3.1 通用界面设计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 各模块页面设计 | 第57-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
