面向数据网络运维的智能告警数据压缩算法

摘要

【目的】随着网络规模与复杂性的激增，传统网络运维技术在处理海量告警数据时面临准确性低、噪声干扰严重、根因定位困难等挑战。现有Apriori与FP-Growth等关联规则算法因缺乏对告警数据相关性及层级根因的深入分析，导致压缩效率低下且误报率较高。通过引入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)，设计了一种智能告警压缩算法，以解决传统方法在数据关联性挖掘、噪声抑制及多层级根因分析中的不足，从而提升了网络运维的智能化水平与告警处理效率。【方法】首先，针对告警数据的异构性与冗余性，提出基于滑动时间窗口的动态预处理机制，通过时间同步规则与去冗余操作，构建高精度告警事务库。其次，将预处理后的告警序列转化为图结构数据，利用节点特征矩阵与邻接矩阵表征告警事件及其关联关系。在此基础上，设计多层图卷积神经网络模型，通过局部卷积聚合邻域节点特征，结合归一化技术解决图结构数据的不平衡性，并引入Re LU激活函数增强非线性特征提取能力。模型参数设置包括输入特征维度、隐藏层结构、Adam优化器及Dropout机制，以平衡模型复杂度与泛化性能。最后，基于真实网络故障数据集，对比分析GCN与Res Net、Apriori、FP-Growth算法的性能差异。【结果】实验结果表明，本文算法在告警准确度与运行时间上均显著优于传统方法。具体而言，当数据量增至6 000条时，GCN算法的告警准确度超过92%，较Apriori(83%)、FP-Grow th(87%)和Res Net(84%～94%)算法表现更优且波动更小。在运行效率方面，GCN算法的平均处理时间与FP-Growth接近(当数据量超过1 000条时相差不足5%)，并显著低于Res Net算法。此外，GCN算法通过捕捉告警数据的非线性关联与层级根因，有效抑制了噪声干扰，验证了其在复杂网络环境中的鲁棒性。【结论】基于图卷积神经网络的告警压缩算法，通过深度融合告警数据的时空特征与拓扑关联，实现了高精度、低冗余的告警信息提取。对比传统方法，该算法在准确度与效率上均展现出显著优势，为网络运维的智能化转型提供了可靠的技术支撑。未来工作将聚焦于模型轻量化设计与实时性优化，以进一步适应大规模动态网络场景的需求。

关键词

网络告警 / 数据冗余 / 告警误报 / 数据压缩 / Apriori算法 / FP-Growth算法 / 根因分析 / 关联关系