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面向业务的移动通信网络告警数据关联分析的中期报告
一、研究背景及意义
随着移动通信网络规模的不断扩大，网络故障和告警数量也随之增加。在这种情况下，如何快速识别、准确定位并解决网络故障，成为了移动通信网络运维管理中的重要问题。
当前，移动通信网络管理系统中产生的告警数据往往无序杂乱，难以有效地关联分析。因此，采用基于机器学习的关联分析方法，构建一套面向业务的移动通信网络告警数据关联分析系统，能够大幅提高网络故障诊断和解决效率，为网络运维管理人员提供更加全面、准确、实时的数据参考。
二、研究内容及进展情况
1.研究内容
本次研究主要涉及以下内容：
（1）移动通信网络告警数据采集、处理、存储和分析方法的研究。
（2）基于机器学习的关联分析算法，包括关联规则挖掘算法、贝叶斯网络算法、聚类分析算法等。
（3）基于移动通信网络的业务特点，结合网络拓扑和设备情况构建业务模型，实现面向业务的告警关联分析。
2.进展情况
（1）已完成移动通信网络告警数据采集模块的设计与实现，实现告警数据的自动采集、过滤、存储和查询功能。
（2）已完成关联规则挖掘算法的研究，运用Apriori算法实现规则挖掘，并进行了实验验证。
（3）已完成移动通信网络业务模型的设计与实现，实现对业务关键指标的监控和分析功能。
三、下一步工作
（1）完善移动通信网络告警数据关联分析系统，进一步优化算法性能，提高关联分析的准确性和运行效率。
（2）通过实验验证，评估系统在移动通信网络运维管理中的应用效果，对系统进行综合测试和评价。