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龙图腾网获悉湖南省通信网络保障中心申请的专利一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118677759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410591104.8，技术领域涉及：H04L41/0677；该发明授权一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法是由王赟;贺臻桢;曾玮峰;潘泽波;邹建斌设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信网络技术领域，具体为一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法，包括离线训练模块和在线训练模块，离线训练模块和在线训练模块均包括数据获取单元、数据清洗单元、建模分析单元、优化迭代单元和模型评估单元；离线训练模块和在线训练模块均连接至网管服务器上，依托网管系统运行，每个模块的每个单元均由原子化能力构成，实现前后端分离、支持高并发、原子能力组装；本方案提出的故障根网元的告警区分上链机制，可以在实现向售后服务方公开一部分告警，实现云化网络下智能化地告警关联压缩及故障快速定位；有效解决新型云化网络下人工运维经验不足、故障定位难、处理效率低、定制化服务难的问题。

本发明授权一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统，包括离线训练模块和在线训练模块，其特征在于，离线训练模块和在线训练模块均包括数据获取单元、数据清洗单元、建模分析单元、优化迭代单元和模型评估单元； 离线训练模块和在线训练模块均连接至网管服务器上，依托网管系统运行，每个模块的每个单元均由原子化能力构成，实现前后端分离、支持高并发、原子能力组装；将原子能力封装各种功能服务，实现功能快速编排构建； 离线训练模块从多个维度进行训练得到主次关联规则表，包括结合人工规则应用得到初级规则表，初级规则表采用专家经验评估和告警清除时间评估相结合的方式，而后反馈给主次关联关系，生成优化算法进行优化； 离线训练模块的数据获取单元主要采集网管系统的历史告警数据、网络拓扑数据和资源数据，以及人工规则表；并将数据按照接口规范输出至数据清洗单元；在线训练模块的数据获取单元中，主要负责实时采集网管系统当前告警、拓扑数据和资源数据； 数据清洗单元负责对告警、拓扑、资源数据进行清洗处理，剔除字段缺失、错误的告警拓扑和资源数据；过滤掉频闪告警、短时瞬断告警，提取故障定位所需的各类数据关键字段，并将数据按照接口规范输出至建模分析单元内； 离线训练模块的建模分析单元负责对处理后的告警，根据云化网络告警信息中的所属资源池信息，优先对告警数据进行空间域上的划分； 优化迭代单元根据每日数据运行结果，对关联规则库中主次告警频次和二元项频次进行同步更新，对更新后的关联规则进行概率统计分析，通过置信度和提升度增添新规则或减少陈旧规则，保持模型的实时性、合理性； 离线训练模块的模型评估单元中，模型评估单元根据拓扑数据验证规则，支持专家根据经验对关联规则库中的规则进行调整； 在线训练模块的模型评估单元中，根据工单中运维人员回复内容，自动判断关联规则是否准确，对于未命中根因的规则进行标记和提醒； 优化算法采用DBSCAN聚类算法，对批量告警进行聚类，得到发生聚类簇ID；基于Eclat关联挖掘算法实现告警主次关联分析，采用为“网元名称+告警名称”组合，快速找出频繁二元项的告警对；基于告警清除时间对告警进行规则验证，剔出不在集中恢复时间窗口内的告警；基于网元类型对挖掘出的主次关联规则进行泛化，并将泛化后的规则入库； 在线训练模块的建模分析单元中，负责对实时数据清洗后的结果做时域和空间上的告警聚类分组，然后依据关联规则库中的规则关系表对每一组中实时告警数据进行关联关系查找，在同一组中存在对应的次告警和主告警,实时定位主告警，合并次告警进行压缩；对于根因告警进行派单，并执行故障根网元对应的告警上链； 在数据清洗单元内实时采集当前告警，提取故障定位所需的关键字段，包括告警发生时间、告警网元名称、告警网元ID、告警网元类型、告警标题、网管告警ID、所属资源池、专业，剔除关键字段缺失的告警、频发告警合并、过滤瞬断告警和无价值告警、归一化处理预处理工作，对所有数据进行清洗和转换； 基于DBSCAN密度聚类算法实现告警片时域划分，根据运维经验同一网元故障所导致的告警在发生时间、空间上存在定的关联性，因此根据云化网络告警信息中的所属资源池信息，优先对告警数据进行空间域上的划分，对于属于同一资源池内的告警划分到一组； 再结合告警数据的发生时间采用DBSCAN聚类算法，对批量告警自动划分时域，将有可能关联的告警划分到一个时间窗内，避免因人为划分而导致根因告警与衍生告警不处于同一个时间窗口内，最终得到批量告警数据的分组； 基于Eclat关联挖掘算法实现故障定位，障根因定位场景下，Eclat项目集为“网元名称+告警名称”组合，用于接下来频繁项集和关联规则的挖掘；通过支持度过滤掉无关联关系的告警对，并基于置信度来确定告警主次关联规则和提升度排除关联告警是否属于伴生告警； 基于概率统计实现主次关联规则泛化，由于Eclat算法生成的规则过于精细特定，多数情况下告警数据不能够同时完全一一对应到同网管告警ID、同网元ID的告警，判断主次告警是否发生在相同网元上，打上0和1的标签；对于相同的主次告警ID、主次网元ID和是否同网元字段的告警进行逻辑上的合并处理。

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