【技术实现步骤摘要】
基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法
本专利技术涉及一种故障分析方法，尤其涉及一种基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法。
技术介绍
目前，服务器广泛应用于各行各业，渗入到社会的方方面面，其存储着大量数据信息，是网络中最基础、最重要的设备之一。大多数行业都要求服务器能够全天候提供安全、稳定、高效的网络服务，如果发生的故障得不到及时妥善解决，就无法保证网络服务的畅通，甚至还会引发更大的故障，所以服务器的故障分析就显得至关重要。关联分析方法是服务器故障分析中的一种，赋予服务器系统一定的故障预测及处置能力，使用服务器以往的故障日志建立一个知识库，根据实时监测服务器运行状态得来的数据与知识库中的信息进行匹配，从而预测出潜在的故障和风险并及时做出响应。这样能够大大提高服务器的安全运行时间，高效率的提供网络服务；现有技术中，对于服务器故障的关联分析方法主要有以下几种：Apriori算法和FP-growth算法；其中，Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索(k+1)-项集。首先，找出频繁1-项集的集合。记做L1，L1用于找出频繁2-项集的集...
【技术保护点】
一种基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法，其特征在于：包括如下步骤：S2.对服务器的故障日志数据库的日志信息进行预处理得到数据项的集合i＝{i1,i2,…,im}，其中，m为数据项的个数；S3.将设定时间T划分为n个时间段，在第d个时间段Td内的故障事件的数据项ip(q(ip,td))组成一个事务td，并d由n事务组成事务集合D＝{t1,t2,…,td,…,tn}，其中t，d(1≤d≤n，)q(ip,td)为在时间段Td内故障事件的数据项ip出现的次数，ip为数据项的集合i＝{i1,i2,…,im}中第p项，1≤p≤m；S4.采用格结构枚举所有在数据项的集合中出现的项...
【技术特征摘要】
1.一种基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法，其特征在于：包括如下步骤：S2.对服务器的故障日志数据库的日志信息进行预处理得到数据项的集合i＝{i1,i2,…,im}，其中，m为数据项的个数；S3.将设定时间T划分为n个时间段，在第d个时间段Td内的故障事件的数据项ip(q(ip,td))组成一个事务td，并d由n事务组成事务集合D＝{t1,t2,…,td,…,tn}，其中t，d(1≤d≤n，)q(ip,td)为在时间段Td内故障事件的数据项ip出现的次数，ip为数据项的集合i＝{i1,i2,…,im}中第p项，1≤p≤m；S4.采用格结构枚举所有在数据项的集合中出现的项集，项集格中的每一个项集由如下三个属性组成：项集X、支持度s以及效用u(X)；S5.将项集的效用u(X)与设定的最低效用值umin进行比较，删除效用低于最低效用值的项集，将剩余项集组成高效用项集格HUIL；S6.设置高效关联规则集合Rulesset，并将高效规则集合Rulesset初始化设定为空集，并设定高效关联规则的最低效用置信度值为min-uconf；S7.搜索高效用项集格HUIL中的所有1-项集，并删除没有子节点的1-项集，并得到1-项集集合H；S8.根据1-项集集合H确定用于指导服务器故障分析的高效关联规则集合Ruleset。2.根据权利要求1所述基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法，其特征在于：步骤S8中包括如下步骤：S801.对任一1-项集集合H中的故障事件的数据项ip，在高效用项集格HUIL中搜索包含数据项ip的所有项集，并将高效用项集格HUIL包含数据项ip的所有项集组成项集集合H*；S802.按照高效用项集格HUIL的格结构由顶向下的方向，设置项集集合H*中有子节点的其中一个k-项集为Xk，设置项集集合H*中的其中一个(k+j)-项集为Xk，其中从而得到候选规则R为Xk.Itemset→Xk+j.Itemset\Xk.Itesmset，计算候选规则的R的效用置信度uconf(R)；S803.如当前候选规则的效用置信度uconf(R)≥min-uconf，则得到一条高效关联规则R，并将该高效关联规则R加入到高效关联规则集合Rulesset；S804.按照步骤801至步骤803遍历项集集合H*中所有项集，生成高效关联规则并添加到高效关联规则集合Rulese...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭云竹，胡洛娜，石林鑫，厉仄平，陈秋地，李果，杨硕，刘尚，郝海泉，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网重庆市电力公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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