《表2 频繁项集挖掘结果的节点状态》

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《面向5G海量网管数据的故障溯源技术》

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由于告警种类十分多且告警条目巨大，所以告警的支持度不高.同时发现有些告警发生先后顺序影响不大，这是因为其同属于同一上级网元，那么有可能是上级网元的故障导致下级网元相继发生故障.此时，告警发生的先后在日志中因为是同时发生，所以不区分先后顺序.基于网络拓扑改进后38~40、43~50的频繁项集不符合关联要求，占比为22%.将观测数量增加到200，改进后的算法去除冗余的比例升高到了40.5%，在压缩的同时提高了关联挖掘的有效性.在表1中，Min表示入点的告警状态，Mout表示出点的告警状态，O表示置信度，D表示支持度.表1中标黑部分是传统算法没有挖掘到的关联告警信息，因而可以对比得到利用拓扑过滤GSP算法比传统的关联挖掘算法有效.频繁项集挖掘结果的节点状态如表2所示.