[发明专利]网络告警分析模型创建方法、告警分析方法及装置

权利要求书

1.一种网络告警分析模型创建方法，其特征在于，包括：

获取历史告警数据并进行预处理得到训练数据集；

利用密度聚类算法，基于告警数据的属性信息对所述训练数据集中的告警数据进行聚类，得到不同的聚类簇，所述属性信息包括所述告警数据的告警发生时间，或者，告警发生时间和网元拓扑信息；

基于同一聚类簇中任意两个告警数据之间的支持度过滤掉无关联的告警数据；

基于过滤后得到的各个告警数据对中两个告警数据之间主次关联关系的置信度和提升度，分析各个告警数据之间的主次关联关系，得到主次关联规则；

依据所述主次关联规则构建告警分析模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于同一聚类簇中任意两个告警数据之间的支持度过滤掉无关联的告警数据，包括：

对于任意一个聚类簇，遍历该聚类簇中各个告警数据，分别计算任意两个告警数据之间的支持度；其中，所述支持度表征任意两个告警数据同时出现的频次；

过滤掉支持度低于支持度阈值的告警数据对。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于过滤后得到的各个告警数据对的置信度和提升度，分析各个告警数据之间的主次关联关系，得到主次关联规则，包括：

计算过滤后得到的各个告警数据对中两个告警数据之间主次关联关系的置信度和提升度，所述置信度表征所述两个告警数据之间主次关联关系的概率，所述提升度表征两个告警数据相互独立的概率；

选取置信度大于或等于置信度阈值的主次关联关系为告警数据对应的主次关联关系；

滤除主次关联关系的提升度高于提升度阈值的告警数据对；

对过滤后的主次关联关系中网元类型相同且网元唯一标识不同的主次关联关系进行合并，得到所述主次关联规则。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于每一对主次关联关系，对比该主次告警数据对应的告警清除时间；

若主告警数据对应的告警清除时间和次告警数据的告警清除时间的差值在预设范围内，确定所述主次关联关系有效；

若主告警数据的告警清除时间与次告警数据的告警清除时间的差值超出所述预设范围，确定所述主次关联关系无效。

5.一种网络告警分析方法，其特征在于，包括：

获取多条告警数据并进行预处理得到待分析告警数据集；

利用密度聚类算法，基于告警数据的属性信息对所述待分析告警数据集中的告警数据进行聚类得到不同的聚类簇，所述属性信息包括告警数据的告警发生时间、网元类型、网元拓扑信息中的至少一项；

基于告警分析模型分析所述各个聚类簇中的告警数据之间存在的主次关联关系，其中，所述告警分析模型由权利要求1-4任一项所述的方法构建得到；

对于每一对主次关联关系，过滤掉告警清除时间不符合预设时间范围的主次关联关系，依据过滤后的主次关联关系确定出故障根因告警数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于新的告警数据分析得到的主次关联关系，对所述网络告警分析模型中的主次关联规则进行更新。

7.一种网络告警分析模型创建装置，其特征在于，包括：

训练数据获取模块，用于获取历史告警数据并进行预处理得到训练数据集；

第一聚类模块，利用密度聚类算法，基于告警数据的属性信息对所述训练数据集中的告警数据进行聚类，得到不同的聚类簇，所述属性信息包括所述告警数据的告警发生时间，或者，告警发生时间和网元拓扑信息；

第一过滤模块，用于基于同一聚类簇中任意两个告警数据之间的支持度过滤掉无关联的告警数据；

分析模块，用于基于过滤后得到的各个告警数据对中两个告警数据之间主次关联关系的置信度和提升度，分析各个告警数据之间的主次关联关系，得到主次关联规则；

模型构建模块，用于依据所述主次关联规则构建告警分析模型。