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基于大数据机器学习算法的高价值故障的特征关联挖掘探索

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传统依赖单一紧急告警的监控手段存在一定的局限性.随着大数据技术发展及网络数据的丰富,新的故障监控、发现手段成为趋势.提出一种基于大数据机器学习算法的高价值故障特征关联挖掘方法,该方法通过计算告警网元是否工程网元、网元各级告警平均时长及告警量比平日增幅等11项关键属性,利用随机森林算法训练预测器,实现对实时网络数据的计算挖掘、预判输出高危网元,进而对高危网元进行核查处理.经过交叉验证,该方法预判准确率达88.06％,能有效从多维网络特征实现网络体检、高危网元挖掘,达到提升网络主动监控能力、增强网络稳定性的效果.

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来源
《2018广东通信青年论坛》|2018年|98-101|共4页
会议地点广州
作者
霍龙浩; 吴茜; 李尧辉;
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作者单位

广东科协广东省通信学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
高价值故障; 特征关联挖掘; 高危网元; 随机森林算法;

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