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基于网络管理数据库中性能数据的知识发现(KDD)研究

李初民  
【摘要】: 网络管理的目标是最大限度地增加网络的可用时间,提高网络设备的利用率、网络性能、服务质量和安全性,提供网络的长期规划。随着网络规模的不断扩大,网络的管理和维护变得越来越重要,越来越困难。 传统网管软件使网络管理者能动态的观察网络中的设备状态及网络位置。传统网管软件无法得到各个设备间的性能关联,同样无法得到各地理位置间的设备的互相影响。也无法得到各个协议间的性能影响。这些不仅对管理网络有重要的现实意义,而且对于长期规划网络,以及从理论上提供设计网络的依据同样有着重要意义。 另一方面,网管软件每天产生大量网络数据存于数据库中,称其为网络管理数据库。该数据库有大量潜在的关于网络运行过程中,各个设备的性能数据,这些数据是网络性能的真实反映,隐含着网络各元素间关系的真实情况。基于这些数据而获得的知识对网络的性能分析和维护有重要意义。因此我们必须找出新的方法研究网络性能。KDD的方法对网络性能知识发现有非常重要的意义。 在本论文中,综合起来主要研究了以下几方面的内容: 基于网络管理数据库性能数据的KDD总体模型 KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并能被人理解的知识的处理过程。 网络管理数据库中存储了大量网络性能数据,本文通过对网络管理数据库的构成研究,给出了网络管理性能事务构成方法,给出了基于snmp的mib库中的与性能有关的性能属性的详细描述,在分析传统AI在网络管理中应用的基础上,提出了基于性能数据的KDD总体模型。 网络管理性能数据的数据仓库及OLAP实现研究。 数据仓库是支持进行决策,面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据归类的标准,每个主题对应一个 重庆大学博士学位论文 摘要 客观分析领域。针对网络管理数据库的性能数据,如何组织数据 仓库,如何面向性能分析等主题进行有效的数据仓库组织,本文 进行了具体的实现研究。 OLAP使得用户可以通过上钻、下钻、切片及旋转从各个角度获 得各种泛化的一般的知识,本文通过具体的实例图示,给出通过 OLAP实践可获得知识种类,它对我们的网络管理是非常有意义的。 旁 概念结构的组织技术研究 将人们认知中的概念组织成部分序形式叫着概念结构。概念结 构在知识发现中扮演了重要作用。因为概念结构所表示的背景知 识和领域知识直接影响到知识发现的过程和结果。本文研究了概 念结构的基本概念和基本处理。针对网络管理中存在的多种概念 结构,给出了多种处理方法。 一 旁 多级关联算法在网络数据库中的应用 本文重点研究了网络管理背景下多级概念下性能数据关联问 题,特别是性能数据和地理位置关联的问题。将概念结构方法应用 于网络管理数据库之中。通过对编码结构实现的多级关联技术的研 究,通过对网络管理数据库下背景知识约束条件实现研究,提出了 ”一种高效的,网络管理性能数据与地理位置关联的挖掘算法。该算 法通过背景知识的实现,极大的提高了关联挖掘的效率,同时也提 高了有效规则的发现效率。


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