[发明专利]告警事件关联规则挖掘方法

权利要求书

1.一种告警事件关联规则挖掘方法，其特征在于基于分支筛选优化策略和Apriori算法，具体按照以下步骤进行：

步骤101，依次读取数据库中的每个事务项，并生成与每个事务项相对应的支持度计算支撑数组；

步骤102，在Apriori算法的基础上，执行分支筛选优化策略，生成频繁项集；

步骤103，在频繁项集和支持度计算支撑数组的基础上，执行关联规则的置信度计算，在最小置信度约束下，得到关联规则。

2.根据权利要求1所述的告警事件关联规则挖掘方法，其特征在于在步骤101中，所述支持度计算支撑数组的构建方式为

其中，令t代表数据库中的事务项的数量，则支持度计算支撑数组的数量为t，i的取值范围为1至t；n代表数据项的数量，当某个数据项在事务中存在时，设置相应的数组元素为1，否则设置相应的数组元素为0。

3.根据权利要求2所述的告警事件关联规则挖掘方法，其特征在于在步骤102中，对第一个事务项所属的数据项集执行笛卡尔乘积，得到二项频繁集候选集，并建立邻接字典链表，将二项频繁集与邻接字典链表一一对应；

迭代地生成第2至第t个事务项的二项频繁集候选集；

分支筛选优化策略为：根据支持度计算支撑数组来计算相应二项频繁集的支持度，并动态的根据最小支持度，剔除掉无用的数据项；

基于Apriori算法，在二项频繁集候选集的基础上依次生成三项频繁集候选集和三项以上的频繁集候选集，直到完成候选集的计算。

4.根据权利要求3所述的告警事件关联规则挖掘方法，其特征在于根据支持度计算支撑数组计算相应二项频繁集的支持度的算法为：

其中，p、q、r为数据项。

5.根据权利要求3或4所述的告警事件关联规则挖掘方法，其特征在于建立邻接字典链表的方式为：

计算邻接字典链表中母节点的数量

其中为二项频繁项集中二项频繁集的个数，为确保大于的最小次幂；

确定二项频繁集候选集中所有数据项的位置：

其中代表二项频繁集中第一项的索引，代表二项频繁集中第二项的索引。