挖掘电信告警关联模式方法

关联模式挖掘算法通常受到最小支持度的限制,仅能得到频繁告警序列间的关联模式,针对这一问题,基于图论思想提出了一种挖掘电信网络告警间关联模式的方法.首先在单遍扫描数据库的条件下挖掘网络中的二项关联模式,然后直接发现其最大关联模式,从而避免大量中间项集的产生. 基于实际网络告警数据的实验结果表明,该方法不仅具有较高的效率,而且有效.     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

近年随着数据库、网络等各种计算机技术的发展,人们希望能够通过数字挖掘技术对海量数据进行更高效快捷的挖掘分析,如何更好地利用海量数据及提高数据挖掘技术的效率已经成为了备受关注的问题.关联规则是数据挖掘的主要研究方向,研究关联规则具有重要的实用价值.本文对多种关联规则挖掘算法进行了具体分析,并针对当前提高关联规则挖掘算法效率的优化技术进行了深入的分析研究,并说明了各改进算法在商业领域中的应用.     

基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法研究

针对现有攻击场景重构方法中存在关联规则挖掘不充分、攻击场景链断裂的问题,以及安全设备的误告警影响攻击场景重构准确性的现状,提出一种基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法。该方法能够有效挖掘攻击场景关联规则,减少攻击链断裂,还原实际的多步攻击,更好地帮助安全管理员深入理解攻击者入侵行为并掌握攻击全貌。以真实网络中的安全设备的原始告警为数据源,首先,对原始告警数据进行预处理,实现告警数据的归一化。然后,通过构建告警时间序列,利用FFT和Pearson相关系数对误告警周期特性进行分析,生成误告警过滤规则。接着,提出一种基于动态时间阈值的告警属性聚类方法,通过告警属性相似性刻画告警间相似度,并根据告警发生的时间间隔结合动态时间阈值方法更新聚类时间,对属于同一攻击场景的告警进行聚类。最后,利用Apriori频繁项挖掘算法生成攻击场景序列模式,并对具有重复攻击步骤的攻击场景序列模式进行融合生成关联规则。在四川大学校园网真实环境中进行实验,结果表明所提方法可有效缓解攻击链断裂问题和误告警的影响,相较于对比方法可有效提升生成的攻击场景关联规则的完整性。     

序列模式挖掘在网络告警分析中的应用

序列模式挖掘可以用来有效地发现网络系统中的告警关联知识.论文研究了序列模式挖掘在网络告警分析中的具体应用.首先,将挖掘过程分成了特定设备告警序列挖掘、同类设备告警序列挖掘和互联设备告警序列挖掘等3类,根据不同的用户意图来有效地确定挖掘范围,避免对无关数据的访问.为了进一步提高挖掘算法的执行效率,又提出了用于描述网络拓扑信息的拓扑约束,并设计了基于拓扑约束的互联设备告警序列模式挖掘算法.     

一种新的Apriori改进算法

Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的最有影响的数据挖掘算法之一,但由于数据挖掘本身决定其面临的是海量数据,因此在许多情况下会产生大量候选项集,从而严重影响挖掘的效率。本文提出一种简单有效的Apriori改进算法。     

基于网格的并行数据挖掘算法的实现

随着信息技术的发展,大量的数据不断被收集和存储,对数据的挖掘规模越来越大,传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展,使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质,把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中,并建立了一个并行数据挖掘模型,验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。     

灾害天气关联模式挖掘技术研究

提出了一种对海量气象数据进行数据挖掘及提取灾害性天气间有效的关联模式的方法，对气象中蕴含的各种灾害性天气进行分类和有效数据处理，并使用Apriori算法进行关联规则挖掘，获得了有意义的灾害性气候的关联模式，可以指导灾害性天气的预报和支持决策．     

基于序列模式挖掘的告警相关性分析算法

告警相关性分析在通信网络管理中有着重要的应用.提出了一种基于序列模式挖掘提取告警相关性规则的方法.针对引入时间约束的序列模式挖掘问题提出了较为完备的数学模型,定义了求解问题的规则,并构造了引入时间约束的序列模式挖掘算法(FSPTM算法).算法采用特定的数据结构记录序列的时间信息,提高了支持度的计算效率.对某省移动网络连续4个月告警数据的分析结果验证了算法的有效性.     

海量数据上挖掘关联规则的并行算法

针对目前关联规则挖掘算法中数据库规模很大时算法执行时间太长的问题。指出了并行计算是解决该问题的一个有效方法。利用新提出的可以忽略仅仅在少于1／4的结点机上的局部频繁项集,给出了一种新的并行随机抽样方法,并利用机群并行计算机的自治能力和I／O高度并行的特点,提高了抽样算法对海量数据的处理能力和效率。理论分析和实验数据显示,该算法的加速比接近于处理机的个数p,通信复杂性为处理机的个数p的对数,具有良好的扩展性和海量处理能力,且精确度较高。     

Web日志中时态约束浏览模式挖掘算法研究

为了有效地从海量的Web日志中挖掘出有用的用户浏览模式,将顺序约束和时态约束加入到快速关联规则挖掘算法中,给出了一种基于时态约束的浏览模式挖掘算法FPMBTC.该算法简化了挖掘过程中候选模式的生成操作,对数据库扫描一次,求出所有事务的连续子序列集,利用集合交差运算求得支持度,同时逐步修正会话事务时间得到浏览模式的有效时间,根据网站结构及Web日志不断变化的特点,给出了增量更新挖掘算法.实验结果表明:与类Apriori算法相关工作相比,运行时间少,扩展性好,并且挖掘出的模式具有时效性,适合于不断变化的且有时态特点的Web日志信息的挖掘.此研究对于学习和研究Web挖掘技术具有很好的参考价值,对建造实际的Web挖掘系统具有重要的理论意义和实用价值.     

基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法

为了解决现有时空相关修复法挖掘交通流特性不充分的问题,提出基于时空融合图卷积网络的缺失数据修复方法. 该方法在分析交通流时空特性的基础上,采用2类函数分别计算交通流数据的时间自相关系数和空间关联度系数. 将交通检测器的部署位置作为节点构成几何拓扑图,通过线性融合规则构建时空融合矩阵,替代图卷积输入层的邻接矩阵,捕获交通流细粒化的时空关系. 利用轻量级一维卷积层学习多通道时序向量的时间特征,加快模型的收敛速度. 利用图卷积层学习交通流数据的空间特征,构建时空融合图卷积网络修复模型. 实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法在多检测器场景中的修复精度和模型收敛速度均有所提升,可以有效地修复交通流缺失数据.     

基于四元分组测量的网络拓扑推断算法

针对在基于层析成像技术的拓扑推断中测量节点性能时大都需要节点间的时钟同步,并且受到网络负载的影响比较大的问题,提出了一种可以测量时延抖动和丢包率的四元分组序列测量方法,并设计了根据2个网络性能参数计算节点相关性的拓扑推断算法.理论分析与仿真实验证明,该算法受到网络负载的影响较少.     

关联规则算法的电信网络告警应用

为提高网络告警数据的处理效率,迅速找出故障根源,以保证整个电信网络的正常运行。针对告警数据的特点对传统的关联规则算法进行了相应的改进,提供了优先剪枝策略,避免了生成没有意义的频繁项集;k-1-项集通过连接操作生成k项集,避免了反复扫描数据库所带来的压力。结果表明,改进算法提高了挖掘效率,达到快速诊断网络故障的目的。     

使用网络拓扑消除冗余告警方法的研究及实现

采用网络拓扑方法过滤网络故障中的告警信息,通过网络拓扑图消除误报、冗余的告警信息,以减少告警信息的数量,将整理后的告警信息作为事例推理技术的输入部分,进行故障定位、诊断、修复工作。实验证明该方法能缩短告警过滤时间,便于网络管理。     

通信网告警相关性分析中有效的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。针对上述问题,提出了一种基于分层频繁模式树的LFPTDP算法,采用分层模式树的方法产生频繁项集,从而避免了产生大量的条件模式树,并用动态剪枝的方法删除大量的非频繁项。算法分析及仿真表明,LFPTDP算法具有较好的时间和空间效率,是一种适合于通信网告警相关性分析的关联规则挖掘算法。     

基于矩阵运算的Ad hoc网络容量快速估计算法

采用定向天线的传输模式下,当信道带宽和端到端时延同时受到限制时,讨论了ad hoc网络容量的估计问题,提出了1种基于矩阵运算的网络容量快速估计算法,MCMFCA（写出全称）该算法与BFSA比较,前者的时间复杂度为0（N2/K）,后者的为0{[N/（K+1）]K},MCMFCA算法更能够跟踪网络拓扑的变化。     

基于LASSO及其补充规则的配电网拓扑生成算法

为解决配电网拓扑不易监测的问题,提出了一种新型的智能配电网拓扑生成方法.首先利用最小绝对值收敛和选择算法（LASSO）得到配电网母线间的关联系数矩阵,然后通过逻辑"and"规则和基于电压关联分析模型的补充判据修正矩阵,最后基于修正后的电压关联系数矩阵生成配电网的拓扑结构.仿真实验结果表明,算法无需利用任何配电网的先验知识,仅基于时序电压数据即可高效准确地生成无环和有环的配电网拓扑.算法可作为监测实际运行配电网拓扑的辅助决策方法.     

一种有效的通信网络告警分析方法

以往大多告警分析研究都是假设通信网络中所有告警是平等的,考虑此假设的不合理性,提出了一种加权告警分析方法。首先,根据告警对网络的影响程度,采用熵值法为不同的告警分配不同的权值,并将其转换成适合于数据挖掘的序列数据集;然后,设计了一种加权告警序列模式挖掘算法,并采用了一种新颖的剪枝策略来缩减需要挖掘的数据集大小以提高算法的效率;最后,利用该算法挖掘告警数据中的时序关系。实验结果表明,这种加权告警分析方法在剪枝效果、挖掘重要告警序列模式和执行效率方面具有很好的性能。     

Simulation of the Ultrasonic Precipitation Process of Nano-hydroxyapatite by an Artificial Neural Network

1Introduction Hydroxyapatite(HA)hasbeenwidelyconsideredas oneofthemostimportantbioceramicsformedicalandden talapplicationssuchasdentalimplants,alveolarbridgeaugmentation,orthopaedics,maxillofacialsurgeryanddrug deliverysystemsduetoitsbiocompatibility,andc…