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《2018广东通信青年论坛优秀论文专刊》2018年
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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

霍龙浩  吴茜  李尧辉  
【摘要】: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。
【作者单位】:中国移动通信集团广东有限公司
【分类号】:TP18;TP311.13;TN915.0

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