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基于数据挖掘的电信网络故障诊断技术的研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5页
1 绪论第10-15页
    1.1 论文的选题及其研究意义第10-11页
    1.2 国内外现状第11-12页
    1.3 研究内容及组织第12-14页
    1.4 论文的研究背景第14-15页
2 知识发现在电信网络故障诊断中的应用第15-24页
    2.1 引言第15页
    2.2 告警关联系统与电信网络故障诊断第15-20页
        2.2.1 告警关联系统对告警流的处理第16-18页
        2.2.2 告警关联系统进行故障诊断的一般过程第18-20页
    2.3 数据挖掘和告警关联系统第20-21页
    2.4 告警数据库中的知识发现第21-23页
        2.4.1 知识发现过程第21页
        2.4.2 多阶段处理过程模型第21-22页
        2.4.3 电信告警数据挖掘过程第22-23页
    2.5 小结第23-24页
3 电信告警数据挖掘模型和挖掘过程第24-36页
    3.1 引言第24页
    3.2 告警数据分析及KDD知识发现目标确定第24-29页
        3.2.1 告警数据特点第24-25页
        3.2.2 数据挖掘目标第25-26页
        3.2.3 告警数据库中的数据挖掘模式第26-29页
    3.3 数据收集和预处理第29-32页
        3.3.1 相关问题第30-31页
        3.3.2 解决方法第31-32页
    3.4 关联规则和频繁情节规则的挖掘第32-33页
    3.5 规则后处理及应用第33-35页
        3.5.1 规则后处理第33-34页
        3.5.2 规则的应用第34-35页
    3.6 本章小结第35-36页
4 告警频繁情节规则挖掘第36-56页
    4.1 引言第36页
    4.2 事件序列及情节第36-38页
    4.3 相关工作第38-40页
    4.4 算法改进第40-47页
        4.4.1 简介第40-41页
        4.4.2 算法框架第41页
        4.4.3 发现频繁情节第41-42页
        4.4.4 侯选情节最小发生集合的计算及频繁情节判别第42-45页
        4.4.5 侯选情节的生成第45-47页
    4.5 多维频繁情节挖掘第47-54页
        4.5.1 多维情节的定义第48-49页
        4.5.2 频繁度以及规则规定第49-52页
        4.5.3 多维情节规则的挖掘及应用第52-54页
    4.6 实验结果第54页
    4.7 本章小结第54-56页
5 告警关联规则挖掘第56-75页
    5.1 引言第56-57页
    5.2 关联规则挖掘算法概述第57-59页
    5.3 告警关联规则挖掘第59-60页
        5.3.1 关联规则的形式描述第59-60页
        5.3.2 关联规则挖掘方法第60页
    5.4 FP-growth算法介绍第60-62页
    5.5 适应长模式的关联规则快速挖掘算法第62-73页
        5.5.1 理论基础第63-67页
        5.5.2 算法描述第67页
        5.5.3 时间复杂度分析第67-68页
        5.5.4 空间复杂度分析第68-69页
        5.5.5 FP_growth算法与本文算法比较第69-73页
    5.6 告警关联规则挖掘结果第73-74页
    5.7 本章小结第74-75页
6 其他相关技术第75-82页
    6.1 引言第75页
    6.2 数据挖掘过程中使用的其他技术第75-77页
        6.2.1 数据库分割技术第75页
        6.2.2 使用空闲空间表第75-76页
        6.2.3 最小发生分区存储技术第76页
        6.2.4 减少数据库扫描次数第76-77页
        6.2.5 多维频繁情节和高维关联规则的维数折中第77页
    6.3 规则求精第77-81页
    6.4 小结第81-82页
7 论文总结第82-84页
    7.1 小结第82-83页
    7.2 后期工作第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-87页

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