面向数据网络运维的智能告警数据压缩算法
范铭
中国科学技术大学 计算机科学与技术学院,安徽 合肥 230027;中国电信股份有限公司 云网运营部,上海 201315
摘要：[目的]随着网络规模与复杂性的激增,传统网络运维技术在处理海量告警数据时面临准确性低、噪声干扰严重、根因定位困难等挑战.现有Apriori与FP-Growth等关联规则算法因缺乏对告警数据相关性及层级根因的深入分析,导致压缩效率低下且误报率较高.通过引入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN),设计了一种智能告警压缩算法,以解决传统方法在数据关联性挖掘、噪声抑制及多层级根因分析中的不足,从而提升了网络运维的智能化水平与告警处理效率.[方法]首先,针对告警数据的异构性与冗余性,提出基于滑动时间窗口的动态预处理机制,通过时间同步规则与去冗余操作,构建高精度告警事务库.其次,将预处理后的告警序列转化为图结构数据,利用节点特征矩阵与邻接矩阵表征告警事件及其关联关系.在此基础上,设计多层图卷积神经网络模型,通过局部卷积聚合邻域节点特征,结合归一化技术解决图结构数据的不平衡性,并引入ReLU激活函数增强非线性特征提取能力.模型参数设置包括输入特征维度、隐藏层结构、Adam优化器及Dropout机制,以平衡模型复杂度与泛化性能.最后,基于真实网络故障数据集,对比分析GCN与ResNet、Apriori、FP-Growth算法的性能差异.[结果]实验结果表明,本文算法在告警准确度与运行时间上均显著优于传统方法.具体而言,当数据量增至 6 000 条时,GCN算法的告警准确度超过92%,较Apriori(83%)、FP-Growth(87%)和ResNet(84%～94%)算法表现更优且波动更小.在运行效率方面,GCN算法的平均处理时间与FP-Growth接近(当数据量超过1000 条时相差不足5%),并显著低于ResNet算法.此外,GCN算法通过捕捉告警数据的非线性关联与层级根因,有效抑制了噪声干扰,验证了其在复杂网络环境中的鲁棒性.[结论]基于图卷积神经网络的告警压缩算法,通过深度融合告警数据的时空特征与拓扑关联,实现了高精度、低冗余的告警信息提取.对比传统方法,该算法在准确度与效率上均展现出显著优势,为网络运维的智能化转型提供了可靠的技术支撑.未来工作将聚焦于模型轻量化设计与实时性优化,以进一步适应大规模动态网络场景的需求.
关键词：网络告警数据冗余告警误报数据压缩Apriori算法FP-Growth算法根因分析关联关系
分类号：TP274(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(613477049)
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-03-17（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 46-53 )
英文信息