告警数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，特别是涉及一种告警数据的处理方法、一种告警数据的处理装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着网络技术的发展，从传统的有线电视已经发展为互联网协议电视，在互联网协议电视的使用过程中，不可避免地存在相应的使用异常问题，针对这类异常问题，通常会向营业厅进行上报，以便相应的维护人员可以对异常问题进行解决。其中，由于告警数量多，告警定位部分目前主要需要运维人员结合已挖掘出的根源告警信息，和已有的网络故障数据、网络拓扑关系、专家系统、自身经验等先验知识，人工给出故障原因，制定告警与故障间相应的关系规则，进而进行故障定位，这种方法不仅耗费大量的人力物力，同时也存在故障定位效率低、准度差的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例是提供一种告警数据的处理方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，以解决或部分解决故障定位的效率低以及准度低的问题。

2、本发明实施例公开了一种告警数据的处理方法，包括：

3、获取针对互联网协议电视的告警数据；

4、对所述告警数据进行数据分组，获得若干个告警数据组，每一个所述告警数据组中包含的告警数据具有唯一性；

5、根据所述告警数据构建频繁项集以及与所述频繁项集对应的告警关联规则，并对所述告警关联规则进行筛选，获得满足条件的第一告警关联规则；

6、统计所述第一告警关联规则下的告警数据组对应的质差用户数，并根据所述质差用户数对所述第一告警关联规则进行关键性处理，获得针对所述互联网协议电视的第二告警关联规则，所述第二告警关联规则为所述互联网协议电视发生异常的告警根因。

7、在一些可行的实施例中，所述告警数据至少包括所述互联网协议电视发生告警时对应的告警类型、告警时间以及告警详情信息，所述对所述告警数据进行数据分组，获得若干个告警数据组，包括：

8、按照所述告警时间对所述告警类型与所述告警详情信息进行分组，获得与所述告警数据对应的若干组告警数据组。

9、在一些可行的实施例中，所述根据所述告警数据构建频繁项集以及与所述频繁项集对应的告警关联规则，包括：

10、从所述告警数据中识别出所有单一的告警项；

11、计算各个所述告警项对应的第一支持度，并将各个所述告警项对应的第一支持度与预设支持度阈值进行比较，筛选出目标告警项；

12、对所述目标告警项进行项集合并，获得候选频繁告警项集；

13、计算各个所述候选频繁告警项集对应的第二支持度，并将各个所述候选频繁告警项集对应的第二支持度与所述预设支持度阈值进行比较，筛选出新的候选频繁告警项集；

14、持续对候选频繁项集进行合并，并根据所述预设支持度阈值进行过滤，直至无法生成新的候选频繁告警项集，将最终得到的候选频繁告警项集作为与所述互联网协议电视对应的目标频繁告警项集；

15、基于所述目标频繁告警项集生成所述互联网协议电视对应的告警关联规则，所述告警关联规则用于描述所述告警项之间的关联关系，一条所述告警关联规则由一个前项和一个后项组成，所述前项用于表征所述告警关联规则的条件，所述后项用于表征所述告警关联规则的结果。

16、在一些可行的实施例中，所述将各个所述告警项对应的第一支持度与预设支持度阈值进行比较，筛选出目标告警项，包括：

17、将第一支持度大于或等于预设支持度阈值的告警项，作为目标告警项。

18、在一些可行的实施例中，所述对所述告警关联规则进行筛选，获得满足条件的第一告警关联规则，包括：

19、计算各个所述告警关联规则对应的置信度；

20、将置信度大于或等于预设置信度阈值的告警关联规则作为针对所述互联网协议电视的第一告警关联规则。

21、在一些可行的实施例中，所述根据所述质差用户数对所述第一告警关联规则进行关键性处理，获得针对所述互联网协议电视的第二告警关联规则，包括：

22、按照所述质差用户数的数量对所述告警数据组进行排序，并对排序后的质差用户数进行累计求和，获得对应的和值；

23、将所述和值除以最大的质差用户数，获得归一化后的目标结果；

24、采用所述归一化后的结果通过梯形求面积法计算所述第一告警关联规则对应的基尼系数；

25、将基尼系数大于或等于预设系数阈值的第一告警关联规则作为针对所述互联网协议电视的第二告警关联规则。

26、在一些可行的实施例中，还包括：

27、响应于检测到针对所述互联网协议电视的异常检测，获取与所述异常检测对应的异常状态信息，并将所述异常状态信息与所述第二告警关联规则进行匹配，获得与所述互联网协议电视的异常原因。

28、本发明实施例还公开了一种告警数据的处理装置，包括：

29、数据获取模块，用于获取针对互联网协议电视的告警数据；

30、数据分组模块，用于对所述告警数据进行数据分组，获得若干个告警数据组，每一个所述告警数据组中包含的告警数据具有唯一性；

31、项集构建模块，用于根据所述告警数据构建频繁项集以及与所述频繁项集对应的告警关联规则，并对所述告警关联规则进行筛选，获得满足条件的第一告警关联规则；

32、规则处理模块，用于统计所述第一告警关联规则下的告警数据组对应的质差用户数，并根据所述质差用户数对所述第一告警关联规则进行关键性处理，获得针对所述互联网协议电视的第二告警关联规则，所述第二告警关联规则为所述互联网协议电视发生异常的告警根因。

33、在一些可行的实施例中，所述告警数据至少包括所述互联网协议电视发生告警时对应的告警类型、告警时间以及告警详情信息，所述数据分组模块具体用于：

34、按照所述告警时间对所述告警类型与所述告警详情信息进行分组，获得与所述告警数据对应的若干组告警数据组。

35、在一些可行的实施例中，所述项集构建模块具体用于：

36、从所述告警数据中识别出所有单一的告警项；

37、计算各个所述告警项对应的第一支持度，并将各个所述告警项对应的第一支持度与预设支持度阈值进行比较，筛选出目标告警项；

38、对所述目标告警项进行项集合并，获得候选频繁告警项集；

39、计算各个所述候选频繁告警项集对应的第二支持度，并将各个所述候选频繁告警项集对应的第二支持度与所述预设支持度阈值进行比较，筛选出新的候选频繁告警项集；

40、持续对候选频繁项集进行合并，并根据所述预设支持度阈值进行过滤，直至无法生成新的候选频繁告警项集，将最终得到的候选频繁告警项集作为与所述互联网协议电视对应的目标频繁告警项集；

41、基于所述目标频繁告警项集生成所述互联网协议电视对应的告警关联规则，所述告警关联规则用于描述所述告警项之间的关联关系，一条所述告警关联规则由一个前项和一个后项组成，所述前项用于表征所述告警关联规则的条件，所述后项用于表征所述告警关联规则的结果。

42、在一些可行的实施例中，所述项集构建模块具体用于：

43、将第一支持度大于或等于预设支持度阈值的告警项，作为目标告警项。

44、在一些可行的实施例中，所述项集构建模块具体用于：

45、计算各个所述告警关联规则对应的置信度；

46、将置信度大于或等于预设置信度阈值的告警关联规则作为针对所述互联网协议电视的第一告警关联规则。

47、在一些可行的实施例中，所述规则处理模块具体用于：

48、按照所述质差用户数的数量对所述告警数据组进行排序，并对排序后的质差用户数进行累计求和，获得对应的和值；

49、将所述和值除以最大的质差用户数，获得归一化后的目标结果；

50、采用所述归一化后的结果通过梯形求面积法计算所述第一告警关联规则对应的基尼系数；

51、将基尼系数大于或等于预设系数阈值的第一告警关联规则作为针对所述互联网协议电视的第二告警关联规则。

52、在一些可行的实施例中，还包括：

53、分析模块，用于响应于检测到针对所述互联网协议电视的异常检测，获取与所述异常检测对应的异常状态信息，并将所述异常状态信息与所述第二告警关联规则进行匹配，获得与所述互联网协议电视的异常原因。

54、本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；

55、所述存储器，用于存放计算机程序；

56、所述处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如本发明实施例所述的方法。

57、本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如本发明实施例所述的方法。

58、本发明实施例包括以下优点：

59、在本发明实施例中，通过获取针对互联网协议电视的告警数据，接着对告警数据进行数据分组，获得若干个告警数据组，每一个告警数据组中包含的告警数据具有唯一性，然后根据告警数据构建频繁项集以及与频繁项集对应的告警关联规则，并对告警关联规则进行筛选，获得满足条件的第一告警关联规则，通过对告警数据进行压缩，有效地降低了告警数据的数据量，减少数据噪声，接着可以统计第一告警关联规则下的告警数据组对应的质差用户数，并根据质差用户数对第一告警关联规则进行关键性处理，获得针对互联网协议电视的第二告警关联规则，第二告警关联规则为互联网协议电视发生异常的告警根因，通过基于质差用户数对告警根因进行定位，提高告警关联规则的准确性，为后续故障定位提供了有效的支撑，以便提高故障定位的效率以及准度。