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摘要
本发明提供一种高频数据干扰下的时间序列数据关联挖掘方法及系统,包括收集系统产生的时间序列数据,建立初始计数矩阵,设定清单的时间窗口长度；遍历时间序列数据集,每一条数据将会形成一张清单,遍历完时间序列数据集后对生成的计数矩阵进行归一化处理,生成条件概率矩阵；将条件概率矩阵中值大于0的规则进行输出,对于输出的规则集中冲突规则,保留权值较高的规则,得到LM关联规则集；对条件概率矩阵进行加权处理,降低噪声对挖掘关联规则的影响,将加权矩阵中值大于0的规则进行输出,对于输出的规则集中冲突规则,保留权值较高的规则,得到WLM关联规则集并输出。本发明能够很好的对真实时序数据进行挖掘,支持网络故障定位预测。
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