典型文献
大数据场景下基于机器学习的5G云网告警关联分析
文献摘要：
提出一种基于关联规则挖掘算法的5G云网告警分析方案,对机器学习算法FP-Growth进行契合5G云网告警场景的改进和应用,利用现网告警数据展开告警关联分析工作,挖掘网元及云侧告警之间的关联关系,并进行告警压缩和收敛,为5G云网故障分析和定位提供有效帮助.此外,基于实际告警数据对Apriori和FP-Growth算法的性能进行了比较,结果表明,FP-Growth关联规则挖掘算法与Apriori相比效率更高,更适合海量数据场景下的告警关联分析.
文献关键词：
5G核心网;关联分析;机器学习;FP-Growth;Apriori
中图分类号：
作者姓名：
常铮;马少伟;毛斌宏
作者机构：
中国电信集团有限公司,北京100032;中国电信股份有限公司研究院,广东广州510630
文献出处：
引用格式：
[1]常铮;马少伟;毛斌宏-.大数据场景下基于机器学习的5G云网告警关联分析)[J].邮电设计技术,2022(06):71-76
A类：
B类：
数据场,基于机器学习,云网,告警关联,关联规则挖掘,挖掘算法,分析方案,机器学习算法,FP,Growth,告警数据,分析工作,关联关系,告警压缩,故障分析,Apriori,海量数据,核心网
AB值：
0.302865
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