本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種告警信息推送方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)越來越成為人們生活、工作中不可或缺的一部分，因此，網(wǎng)絡(luò)管理人員對網(wǎng)絡(luò)故障的處理速度直接影響用戶體驗。

實際應(yīng)用中，當(dāng)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障時，一個網(wǎng)絡(luò)故障往往會導(dǎo)致多個告警事務(wù)，例如，一個端口關(guān)閉，會導(dǎo)致對端連接的端口也關(guān)閉，同時會導(dǎo)致設(shè)備不通的告警事務(wù)等，這樣在網(wǎng)絡(luò)故障頻發(fā)的情況下，易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)管理人員收到大量告警事務(wù)，增大了網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作壓力，另外，網(wǎng)絡(luò)管理人員難以從眾多告警事務(wù)中快速、有效的分析出網(wǎng)絡(luò)故障的原因，工作效率低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請實施例公開了一種告警信息推送方法及裝置，以減輕網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作壓力，提高網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作效率。

為達(dá)到上述目的，本申請實施例公開了一種告警信息推送方法，所述方法包括：

確定待處理告警事務(wù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則，確定所述待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)；

推送針對所述根源告警事務(wù)的告警信息；

其中，所述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則通過以下方式生成：

按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)劃分規(guī)則，對獲得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集；

對每個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)和獲得的所述每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，得到所述每個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)，其中，一個樣本告 警事務(wù)的支持度數(shù)，用于表示一個樣本告警事務(wù)在獲得的所有樣本告警事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)；

刪除所述第一告警事務(wù)集中加權(quán)支持度數(shù)小于第一預(yù)設(shè)閾值的告警事務(wù)，得到第二告警事務(wù)集；

按照預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法，對所述第二告警事務(wù)集進(jìn)行處理，得到K-項集，其中，K＞1；

根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)，并根據(jù)所述根源樣本告警事務(wù)生成所述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)劃分規(guī)則，對獲得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集，包括：

按照各個樣本告警事務(wù)的發(fā)生時間由先到后的順序，獲得相鄰樣本告警事務(wù)之間的發(fā)生時間間隔；

以時長大于預(yù)設(shè)時長閾值的發(fā)生時間間隔為基準(zhǔn)，將樣本告警事務(wù)劃分為多個第四告警事務(wù)集；

將劃分得到的所有第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集；或者

從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，并將選擇出的第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，包括：

對劃分得到的第四告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量的第四告警事務(wù)集進(jìn)行過濾處理，并將過濾后的第四告警事務(wù)集組成第五告警事務(wù)集，其中，過濾后的第四告警事務(wù)集中同一樣本告警事務(wù)僅出現(xiàn)一次；

統(tǒng)計所述第五告警事務(wù)集中各個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)；

按照支持度數(shù)由高到低的順序?qū)^濾后的第四告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)進(jìn)行排序，并將排序后的第四告警事務(wù)集確定為選擇出的第四告警事務(wù)集。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三 告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)，包括：

根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)；

從所述K-項集每一項集內(nèi)的第三告警事務(wù)集中選擇加權(quán)支持度數(shù)大于第二預(yù)設(shè)閾值的第三告警事務(wù)集；

根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)與所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度；

將置信度大于預(yù)設(shè)數(shù)值的樣本告警事務(wù)確定為根源樣本告警事務(wù)。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)，包括：

對所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行求積運算；

將最小的運算結(jié)果確定為第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)。

為達(dá)到上述目的，本申請實施例公開了一種告警信息推送裝置，所述裝置包括：

告警事務(wù)確定模塊，用于確定待處理告警事務(wù)；

根源告警事務(wù)確定模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則，確定所述待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)；

信息推送模塊，用于推送針對所述根源告警事務(wù)的告警信息；

挖掘規(guī)則生成模塊，用于生成所述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則；

其中，所述挖掘規(guī)則生成模塊，包括：

第一告警事務(wù)集獲得子模塊，用于按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)集劃分規(guī)則，對獲 得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集；

加權(quán)支持度數(shù)計算子模塊，用于對所述每個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)和獲得的所述每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，得到所述每個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)，其中，一個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，用于表示一個樣本告警事務(wù)在獲得的所有樣本告警事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)；

第二告警事務(wù)集獲得子模塊，用于刪除所述第一告警事務(wù)集中加權(quán)支持度數(shù)小于第一預(yù)設(shè)閾值的告警事務(wù)，得到第二告警事務(wù)集；

項集獲得子模塊，用于按照預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法，對所述第二告警事務(wù)集進(jìn)行處理，得到K-項集，其中，K＞1；

根源告警事務(wù)獲得子模塊，用于根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)；

挖掘規(guī)則生成子模塊，用于根據(jù)所述根源樣本告警事務(wù)生成所述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述第一告警事務(wù)集獲得子模塊，包括：

時間間隔獲得單元，用于按照各個樣本告警事務(wù)的發(fā)生時間由先到后的順序，獲得相鄰樣本告警事務(wù)之間的發(fā)生時間間隔；

告警事務(wù)劃分單元，用于以時長大于預(yù)設(shè)時長閾值的發(fā)生時間間隔為基準(zhǔn)，將樣本告警事務(wù)劃分為多個第四告警事務(wù)集；

第一告警事務(wù)集獲得單元，用于將劃分得到的所有第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集；或從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，并將選擇出的第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述第一告警事務(wù)集獲得單元，包括：

過濾處理子單元，用于對劃分得到的第四告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量的第四告警事務(wù)集進(jìn)行過濾處理，并將過濾后的第四告警事務(wù)集組成第五告警事務(wù)集，其中，過濾后的第四告警事務(wù)集中同一樣本告警事務(wù)僅出現(xiàn)一次；

支持度數(shù)統(tǒng)計子單元，用于統(tǒng)計所述第五告警事務(wù)集中各個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)；

第一告警事務(wù)集獲得子單元，用于按照支持度數(shù)由高到低的順序?qū)^濾后的第四告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)進(jìn)行排序，并將排序后的第四告警事務(wù)集確定為選擇出的第四告警事務(wù)集，將選擇出的第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述根源告警事務(wù)獲得子模塊，包括：

加權(quán)支持度數(shù)計算單元，用于根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)；

事務(wù)集選擇單元，用于從所述K-項集每一項集內(nèi)的第三告警事務(wù)集中選擇加權(quán)支持度數(shù)大于第二預(yù)設(shè)閾值的第三告警事務(wù)集；

置信度計算單元，用于根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)與所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度；

根源告警事務(wù)獲得單元，用于將置信度大于預(yù)設(shè)數(shù)值的樣本告警事務(wù)確定為根源樣本告警事務(wù)。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，所述加權(quán)支持度數(shù)計算單元，包括：

求積運算子單元，用于對所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行求積運算；

加權(quán)支持度數(shù)確定子單元，用于將最小的運算結(jié)果確定為第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)。

由以上可見，本申請實施例提供的方案中，確定到待處理告警事務(wù)后，確定出待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)，然后推送針對根源性告警事務(wù)的告警信息。由于根源告警事務(wù)是根據(jù)各個待處理告警事務(wù)的權(quán)重以及支持度數(shù)確定的，所以能夠以較高的準(zhǔn)確率從待處理告警事務(wù)中確定出根源告警事務(wù)，有利用網(wǎng)絡(luò)管理人員快速、有效的定位網(wǎng)絡(luò)故障的原因，進(jìn)而能夠減輕網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作壓力，提高工作效率。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的一種告警信息推送方法的流程示意圖；

圖2為本申請實施例提供的第一種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖；

圖3為本申請實施例提供的一種樣本告警事務(wù)發(fā)生時間的分布示意圖；

圖4a為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第一個示意圖；

圖4b為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第二個示意圖；

圖4c為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第三個示意圖；

圖4d為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第四個示意圖；

圖4e為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第五個示意圖；

圖4f為本申請實施例提供的根據(jù)FP-Tree算法生成樹及獲得K-項集的過程的第六個示意圖；

圖5為本申請實施例提供的第二種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖；

圖6為本申請實施例提供的第三種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖；

圖7為本申請實施例提供的一種告警信息推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8為本申請實施例提供的第一種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9為本申請實施例提供的第二種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10為本申請實施例提供的第三種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護(hù)的范圍。

下面先對本申請實施例中涉及到的概念進(jìn)行介紹。

假設(shè)告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫中包含如下四個告警事務(wù)集：

告警事務(wù)集1：A E F G

告警事務(wù)集2：A F G

告警事務(wù)集3：A B E F G

告警事務(wù)集4：E F G

支持度數(shù)可以簡單的理解為：各個告警事務(wù)或者告警事務(wù)的集合在上述告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的次數(shù)。

則{A，F(xiàn)，G}的支持度數(shù)為3，支持度為3/4；

{F，G}的支持度數(shù)為4，支持度為4/4；

{A}的支持度數(shù)為3，支持度為3/4；

告警事務(wù)集{F，G}相對于告警事務(wù)集{A}的置信度：{F，G}＝＞{A}為：{A，F(xiàn)，G}的支持度數(shù)除以{F，G}的支持度數(shù)，即3/4；

告警事務(wù)集{A}相對于告警事務(wù)集{F，G}的置信度：{A}＝＞{F，G}為：{A，F(xiàn)，G}的支持度數(shù)除以{A}的支持度數(shù)，即3/3。

下面通過具體實施例對本申請實施例提供的告警信息推送方法及裝置進(jìn)行詳細(xì)介紹。

圖1為本申請實施例提供的一種告警信息推送方法的流程示意圖，該方法包括：

S101：確定待處理告警事務(wù)。

本步驟中，待處理告警事務(wù)可以理解為多個告警事務(wù)。

上述待處理告警事務(wù)可以是通過接收SNMP(Simple Network Management Protocol，簡單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議)設(shè)備的Trap報文并進(jìn)行解析得到的，還可以是通過接收其他告警源升級的告警事務(wù)得到的，如，根據(jù)Syslog報文升級的告警事務(wù)得到、從性能監(jiān)視模塊升級的告警事務(wù)得到、根據(jù)網(wǎng)管系統(tǒng)輪詢產(chǎn)生的告警事務(wù)得到等。上述這些告警事務(wù)均為原始告警事務(wù)，里面一般會存在一些重復(fù)的或者無需關(guān)注的告警事務(wù)，所以，實際應(yīng)用中可以先對上述原始告警事務(wù)進(jìn)行預(yù)處理，然后再基于預(yù)處理后的告警事務(wù)，確定根源告警事務(wù)。

具體的，上述預(yù)處理主要是對原始告警事務(wù)進(jìn)行篩選和合并處理等等。一般的預(yù)處理包括：

重復(fù)告警事務(wù)過濾：將在給定的時間段內(nèi)連續(xù)發(fā)生的相同的告警事務(wù)合并為一個告警事務(wù)；

閃斷告警事務(wù)合并：將在一個給定的時間段后連續(xù)發(fā)生的一對關(guān)聯(lián)告警事務(wù)合并為一個告警事務(wù)，例如，在一段時間內(nèi)頻繁發(fā)生的接口up-down告警事務(wù)；

未知告警事務(wù)過濾：將網(wǎng)管系統(tǒng)未定義的告警事務(wù)過濾掉；

未管理設(shè)備告警事務(wù)過濾：將針對未納入網(wǎng)管系統(tǒng)管理的設(shè)備的告警事務(wù)過濾掉。

需要說明的是，本申請只是以上述為例進(jìn)行說明，實際應(yīng)用中預(yù)處理不僅限于上述幾種情況。

綜合以上，上述待處理告警事務(wù)可以是接收到的所有告警事務(wù)，還可以是接收到的告警事務(wù)的一部分(即，預(yù)處理后的所有告警事務(wù))，本申請并不對此進(jìn)行限定。

S102：根據(jù)預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則，確定待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)。

預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則的具體生成過程可參見圖2、圖4和圖6所示實施例，這里暫不詳述。

S103：推送針對根源告警事務(wù)的告警信息。

圖2為本申請實施例提供的第一種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖，該方法包括：

S201：按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)集劃分規(guī)則，對獲得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集。

在構(gòu)建根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則時，需預(yù)先選擇大量樣本告警事務(wù)。具體的，選擇樣本告警事務(wù)時，可以考慮整個挖掘數(shù)據(jù)的范圍以及運行時間、空間的可接收程度等對樣本告警事務(wù)做一個限定。其中，限定條件可以包括時間和范圍，時間為告警事務(wù)發(fā)生的起始時間和結(jié)束時間對應(yīng)的時間段，如一天或一周等。時間段可以作為挖掘的一個可配置的參數(shù)，依賴于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及實際產(chǎn)生的告警事務(wù)數(shù)量；另外一個可控的參數(shù)是告警范圍，這個參數(shù)可以與設(shè)備類型相關(guān)的，按照設(shè)備所在區(qū)域分析得到或按照拓?fù)潢P(guān)聯(lián)關(guān)系分析得到等，這個參數(shù)還可以是依靠告警事務(wù)產(chǎn)生的源設(shè)備IP(Internet Protocol，網(wǎng)絡(luò)之間互連的協(xié)議)地址來作為范圍依據(jù)產(chǎn)生的，具體的，按類型劃分可以選擇交換機(jī)的告警事務(wù)來進(jìn)行挖掘分析、按區(qū)域劃分可以采用某個設(shè)備分組的設(shè)備告警事務(wù)來挖掘分析。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員可以理解的是，每一樣本告警事務(wù)都有其對應(yīng)的發(fā)生時間，這些樣本告警事務(wù)可能是同一時間發(fā)生的，也可能不是同一時間發(fā)生的，一定程度上可以認(rèn)為發(fā)生時間靠近的樣本告警事務(wù)具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，所以可以根據(jù)各個樣本告警事務(wù)的發(fā)生時間，將樣本告警事務(wù)劃分為多個告警事務(wù)集。

在獲得樣本告警事務(wù)對應(yīng)的第一告警事務(wù)集時，可以根據(jù)采用固定窗方式獲得、可以采用滑動窗方式獲得、還可以采用固定窗與滑動步長相結(jié)合的方式獲得，本申請并不對此進(jìn)行限定。

S202：對每個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)和獲得的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重 進(jìn)行加權(quán)計算，得到每個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)。

其中，一個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，用于表示一個樣本告警事務(wù)在獲得的所有樣本告警事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)。

在本申請的一種可選實現(xiàn)方式中，一個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)可以等于該樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)與該樣本告警事務(wù)的權(quán)重之間的乘積。

可以理解的，告警事務(wù)可以對應(yīng)于多種具體類型，而每一種具體類型的告警事務(wù)的嚴(yán)重程度可能是不同的，也就是，每個告警事務(wù)實際導(dǎo)致的故障影響程度不相同。因此，在網(wǎng)管系統(tǒng)中對告警事務(wù)都會有針對嚴(yán)重程度的分級，而且不同位置的設(shè)備發(fā)生的告警事務(wù)對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的影響也是不同的。比如一個位于網(wǎng)絡(luò)終端的設(shè)備故障和一個位于網(wǎng)絡(luò)核心設(shè)備的設(shè)備故障導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)故障顯然是不一樣的。所以在挖掘根源告警事務(wù)時需要將這些因素考慮進(jìn)去。通過按照告警事務(wù)嚴(yán)重程度和發(fā)生告警事務(wù)的設(shè)備的位置來給告警事務(wù)進(jìn)行加權(quán)處理，可以防止重要設(shè)備、重要告警事務(wù)被忽略，而一些終端設(shè)備、低級別告警事務(wù)反而被處理的情況。

Saaty在1980年為了找到合適的標(biāo)度來代表相對重要程度，在選取不同標(biāo)度的情況下作了大量的實驗，經(jīng)過研究最后找到1～9方法比較合理，也就是說最多需要9個等級就能區(qū)分對待分析問題中各元素的重要性。在本申請的一種可選實現(xiàn)方式中，可以采用1、3、5、7、9共5個等級來代表告警事務(wù)的嚴(yán)重程度和發(fā)生告警事務(wù)的設(shè)備所處位置的重要性程度。

具體的，告警事務(wù)的嚴(yán)重程度和發(fā)生告警事務(wù)的設(shè)備所處位置的重要性程度對應(yīng)的等級可參見如下表1。

表1

基于上述表1，對于樣本告警事務(wù)A、B、C、D、E和F的描述情況和對應(yīng)的權(quán)重如下表2所示。

表2

S203：刪除第一告警事務(wù)集中加權(quán)支持度數(shù)小于第一預(yù)設(shè)閾值的告警事務(wù)，得到第二告警事務(wù)集。

其中，上述第一預(yù)設(shè)閾值可以為2、3等等，本申請并不對此進(jìn)行限定。

S204：按照預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法，對第二告警事務(wù)集進(jìn)行處理，得到K-項集。

其中，K＞1。

上述預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法可以是FP-Tree算法、WINEPI(序列模式挖掘算法)、Apriori算法等等，本申請并不對此進(jìn)行限定。

具體實現(xiàn)中可以通過代碼構(gòu)建預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法實現(xiàn)模塊，該模塊用于構(gòu)建事務(wù)集對應(yīng)的樹，例如，可以以上述第二告警事務(wù)集為上述模塊的輸入，然后通過上述模塊構(gòu)建出第二告警事務(wù)集對應(yīng)的樹。

S205：根據(jù)K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)，并根據(jù)上述根源樣本 告警事務(wù)生成預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

需要說明的是，上述K-項集中每一項集內(nèi)可以包含一個或多個告警事務(wù)集，每一告警事務(wù)集內(nèi)包括至少一個樣本告警事務(wù)。

另外，由于上述K-項集是根據(jù)第二告警事務(wù)集獲得的，所以，上述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)可以理解為：K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)。

下面結(jié)合圖3和圖4對上述圖2所示實施例進(jìn)行說明。

參見圖3，為本申請實施例提供的一種樣本告警事務(wù)發(fā)生時間的分布示意圖。根據(jù)圖3可以得知樣本告警事務(wù)包括：A、B、C、D、E、F。

獲得樣本告警事務(wù)對應(yīng)的第一告警事務(wù)集包括：

T1：AC

T2：ABCDE

T3：BEF

根據(jù)圖3可以得知各個樣本告警事務(wù)基于所有樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)分別為：

A：4、B：2、C：2、D：1、E：2、F：1

各個樣本告警事務(wù)的權(quán)重可以參見前述表2，所以各個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)分別為：

A：4*1＝4、B：2*1/7＝2/7、C：2*3＝6、D：1*1＝1、E：2*3＝6、F：1*9＝9

假設(shè)第一預(yù)設(shè)支持度數(shù)閾值為2，則經(jīng)過第一過濾處理后，得到的第二告警事務(wù)集為：

T1：CA

T2：CAE

T3：FE

以FP-Tree算法作為預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法，對上述第二告警事務(wù)集進(jìn)行處 理，，生成FP-Tree樹，并在此基礎(chǔ)上獲得第二告警事務(wù)集的K-項集。具體的，現(xiàn)有技術(shù)中生成FP-Tree樹時，需先根據(jù)各個告警事務(wù)的支持度數(shù)對告警事務(wù)集中的各個告警事務(wù)進(jìn)行排序，本實例中，考慮到各個樣本告警事務(wù)的重要性程度不盡相同等因素，在進(jìn)行排序時，可以考慮依據(jù)各個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)進(jìn)行排序，依據(jù)加權(quán)支持度數(shù)排序后的第二告警事務(wù)集如下所示：

T1：CA

T2：CEA

T3：FE

根據(jù)上述排序后的第二告警事務(wù)集生成樹的過程可以參見圖4a-圖4f，其中，圖4a、圖4b和圖4c為根據(jù)FP-Tree算法生成第二告警事務(wù)集的樹的過程示意圖，根據(jù)生成結(jié)果，可以得到2-項集和3-項集以及每一項集內(nèi)各個第三告警事務(wù)集基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)分別如下：

2-項集：

CA：2，CE：1，EA：1，F(xiàn)E：1

3-項集：

CEA：1

具體的，獲得上述2-項集和3-項集的過程可以參考圖4d、圖4e和圖4f，這三幅圖中給出了詳細(xì)的鏈表情況，以及列舉了針對告警事務(wù)集A和告警事務(wù)集E的項集獲得過程、條件模式基、條件FP-樹以及產(chǎn)生的頻繁模式信息，生成2-項集和3-項集的過程可以參考現(xiàn)有技術(shù)，這里不再詳述。

然后可以根據(jù)上述各個支持度數(shù)和表2所示的權(quán)重，獲得樣本告警事務(wù)中的根源樣本告警事務(wù)，進(jìn)而生成上述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，參見圖5，提供了第二種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖，與前述實施例相比，本實施例中，按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)集劃分規(guī)則，對獲得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集(S201)，包括：

S201A：按照各個樣本告警事務(wù)的發(fā)生時間由先到后的順序，獲得相鄰樣本告警事務(wù)之間的發(fā)生時間間隔。

S201B：以時長大于預(yù)設(shè)時長閾值的發(fā)生時間間隔為基準(zhǔn)，將樣本告警事務(wù)劃分為多個第四告警事務(wù)集。

S201C：將劃分得到的所有第四告警事務(wù)集組成第一告警事務(wù)集；或者從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，并將選擇出的第四告警事務(wù)集組成第一預(yù)設(shè)告警事務(wù)集。

下面結(jié)合圖3通過一個具體實例對圖5所示實施例進(jìn)行說明，參見圖3，為本申請實施例提供的一種樣本告警事務(wù)發(fā)生時間的分布示意圖，假設(shè)，預(yù)設(shè)時長閾值為2s。

從圖中可以看出，包含的樣本告警事務(wù)包括：A、B、C、D、E和F，第一個C和第一個B之間的時間間隔為3s，第一個E和第二個B之間的時間間隔為3s，第二個E和第四個A之間的時間間隔3s，其他各個相鄰樣本告警事務(wù)之間的時間間隔均為1s，結(jié)合預(yù)設(shè)時長閾值2s，可以將上述圖5中所示的樣本告警事務(wù)劃分為四個告警事務(wù)集T1、T2、T3和T4，這四個告警事務(wù)集內(nèi)包含的樣本告警事務(wù)分別為：

T1：AC

T2：BADCAE

T3：BFE

T4：A

進(jìn)一步的可以根據(jù)上述四個告警事務(wù)集獲得第一告警事務(wù)集。

由于同一事務(wù)集內(nèi)的告警事務(wù)可能是網(wǎng)絡(luò)故障引起的，所以在生成預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則之前對上述每一第四告警事務(wù)集內(nèi)包含的樣本告警事務(wù)進(jìn)行處理。

鑒于此，在本申請的一種可選實現(xiàn)方式中，從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，并將選擇出的第四告警事務(wù)集組成第一預(yù)設(shè)告警事務(wù)集時，可以先對劃分得到的第四告警事務(wù)集中樣本告警 事務(wù)數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量的第四告警事務(wù)集進(jìn)行過濾處理，并將過濾后的第四告警事務(wù)集組成第五告警事務(wù)集，統(tǒng)計第五告警事務(wù)集中各個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，按照支持度數(shù)由高到低的順序?qū)^濾后的第四告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)進(jìn)行排序，并將排序后的第四告警事務(wù)集確定為選擇出的第四告警事務(wù)集。

其中，過濾后的第四告警事務(wù)集中同一樣本告警事務(wù)僅出現(xiàn)一次。

需要說明的是，對于支持度數(shù)相同的樣本告警事務(wù)，排序的時候可以不進(jìn)行區(qū)分。

下面結(jié)合上述T1、T2、T3和T4四個告警事務(wù)集，對上述兩種可選實現(xiàn)方式進(jìn)行說明。假設(shè)，預(yù)設(shè)數(shù)量為1。

從上面可以看出T1、T2、T3和T4中所包含的樣本告警事務(wù)的數(shù)量分別為：2、6、3、1，T1、T3、T4中未出現(xiàn)相同的樣本告警事務(wù)，T2中重復(fù)出現(xiàn)了A，所以對上述劃分得到的告警事務(wù)進(jìn)行濾處理后，得到的第五告警事務(wù)集，也就是過濾后的第四告警事務(wù)集為：

T1：AC

T2：BADCE

T3：BFE

對上述T1、T2和T3中各個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，可以得知：

A的支持度數(shù)為：2，B的支持度數(shù)為：2，C的支持度數(shù)為：2，D的支持度數(shù)為：1，E的支持度數(shù)為：2，F(xiàn)的支持度數(shù)為：1。

則按照支持度數(shù)由高到低的順序?qū)1、T2和T3中的樣本告警事務(wù)進(jìn)行排序后，獲得的第一告警事務(wù)集如下：

T1：AC

T2：ABCED

T3：BEF

在本申請的另一種具體實現(xiàn)方式中，參見圖6，提供了第三種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成方法的流程示意圖，與前述實施例相比，本實施例中，根據(jù)K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)，并根據(jù)上述根源樣本告警事務(wù)生成預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則(S205)，包括：

S205A：根據(jù)K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)。

具體的，根據(jù)K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)時，可以對K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行求積運算，將最小的運算結(jié)果確定為第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)。

S205B：從K-項集每一項集內(nèi)的第三告警事務(wù)集中選擇加權(quán)支持度數(shù)大于第二預(yù)設(shè)閾值的第三告警事務(wù)集。

S205C：根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)與所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度。

在本申請的一種可選實現(xiàn)方式中，根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)與所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度時，可以根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)和該樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)基于第二告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)，然后根據(jù)所選擇第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)和上述每一樣本告警數(shù)據(jù)的加權(quán)支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度。

S205D：將置信度大于預(yù)設(shè)數(shù)值的樣本告警事務(wù)確定為根源樣本告警事務(wù)，并根據(jù)上述根源樣本告警事務(wù)生成預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

在本申請的一種可選實現(xiàn)方式中，可以從上述置信度中選擇取值大于預(yù)設(shè) 數(shù)值的置信度，然后根據(jù)所選擇的置信度獲得樣本告警事務(wù)中的根源樣本告警事務(wù)。

下面結(jié)合一個具體實例對圖6所示實施例進(jìn)行詳細(xì)說明。

假設(shè)，第二告警事務(wù)集為：

T1：CA

T2：CEA

T3：FE

第二告警事務(wù)集的2-項集和3-項集及各個告警事務(wù)集基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)分別如下：

2-項集：

CA：2，CE：1，EA：1，F(xiàn)E：1

3-項集：

CEA：1

對2-項集和3-項集內(nèi)各個告警事務(wù)集的支持度數(shù)和各個告警事務(wù)集內(nèi)的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行求積運算，如下所示：

2-項集：

C(2*3)A(2*1)：2，C(1*3)E(1*3)：3，E(1*3)A(1*1)：1，F(xiàn)(1*9)E(1*3)：3

3-項集：

C(1*6)E(1*3)A(1*1)：1

假設(shè)，上述第二預(yù)設(shè)閾值為2，則上述2-項集和3-項集中加權(quán)支持度數(shù)大于2的告警事務(wù)集如下所示：

CA：2，CE：3，F(xiàn)E：3

上述各個告警事務(wù)集基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)以及各個樣本告警事務(wù)基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)如下所示：

CA：2，CE：1，F(xiàn)E：1

A：2，C：2，E：2，F(xiàn)：1

所以，根據(jù)上述基于第二告警事務(wù)集的支持度數(shù)，

C＝＞A的置信度為{C A}的支持度數(shù)/C的支持度數(shù)＝2/2＝1

A＝＞C的置信度為{C A}的支持度數(shù)/A的支持度數(shù)＝2/2＝1

C＝＞E的置信度為{C E}的支持度數(shù)/C的支持度數(shù)＝1/2

E＝＞C的置信度為{C E}的支持度數(shù)/E的支持度數(shù)＝1/2

F＝＞E的置信度為{F E}的支持度數(shù)/F的支持度數(shù)＝1/1＝1

E＝＞F的置信度為{F E}的支持度數(shù)/E的支持度數(shù)＝1/2

按照預(yù)設(shè)數(shù)值為0.9來計算，得出最終的告警規(guī)則為C＝＞A，A＝＞C，F(xiàn)＝＞E。

從上述規(guī)則中可以看出告警事務(wù)A和告警事務(wù)C的互為根源告警事務(wù)，告警事務(wù)F為告警事務(wù)E的根源告警事務(wù)，則當(dāng)待處理告警事務(wù)中包含告警事務(wù)A和C時，需推送A和C的信息，而待處理告警事務(wù)中包含告警事務(wù)F和E時，可以僅僅推送針對告警事務(wù)F的信息。

由以上可見，上述各個實施例提供的方案中，確定到待處理告警事務(wù)后，確定出待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)，然后推送針對根源性告警事務(wù)的告警信息。由于根源告警事務(wù)是根據(jù)各個待處理告警事務(wù)的權(quán)重以及支持度數(shù)確定的，所以能夠以較高的準(zhǔn)確率從待處理告警事務(wù)中確定出根源告警事務(wù)，有利用網(wǎng)絡(luò)管理人員快速、有效的定位網(wǎng)絡(luò)故障的原因，進(jìn)而能夠減輕網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作壓力，提高工作效率。

另外，采用加權(quán)支持度數(shù)和頻繁模式樹算法相結(jié)合的方式生成根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則，沒有考慮告警時間的先后順序，只考慮到告警事務(wù)的支持度數(shù)及權(quán)重，另外，在具體實現(xiàn)中，還可以使用大數(shù)據(jù)的方式來降低時間和空間復(fù)雜度，如使用Hadoop將告警事務(wù)集分成多個集合輸入來實現(xiàn)快速輸出的效果。

與上述告警信息推送方法相對應(yīng)，本申請實施例還提供了一種告警信息推 送裝置。

圖7為本申請實施例提供的一種告警信息推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置包括：

告警事務(wù)確定模塊701，用于確定待處理告警事務(wù)；

根源告警事務(wù)確定模塊702，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則，確定所述待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)；

信息推送模塊703，用于推送針對所述根源告警事務(wù)的告警信息；

挖掘規(guī)則生成模塊704，用于生成所述預(yù)設(shè)的根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

具體的，參見圖8，提供了第一種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置對應(yīng)于上述挖掘規(guī)則生成模塊704，具體包括：

第一告警事務(wù)集獲得子模塊704A，用于按照預(yù)設(shè)的告警事務(wù)集劃分規(guī)則，對獲得的樣本告警事務(wù)進(jìn)行劃分，得到第一告警事務(wù)集；

加權(quán)支持度數(shù)計算子模塊704B，用于對每個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)和獲得的所述每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，得到所述每個樣本告警事務(wù)的加權(quán)支持度數(shù)，其中，一個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，用于表示一個樣本告警事務(wù)在獲得的所有樣本告警事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)；

第二告警事務(wù)集獲得子模塊704C，用于刪除所述第一告警事務(wù)集中加權(quán)支持度數(shù)小于第一預(yù)設(shè)閾值的告警事務(wù)，得到第二告警事務(wù)集；

項集獲得子模塊704D，用于按照預(yù)設(shè)的頻繁模式樹算法，對所述第二告警事務(wù)集進(jìn)行處理，得到K-項集，其中，K＞1；

根源告警事務(wù)獲得子模塊704E，用于根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，確定根源樣本告警事務(wù)；

挖掘規(guī)則生成子模塊704F，用于根據(jù)所述根源樣本告警事務(wù)生成所述預(yù)設(shè)的告警事務(wù)挖掘規(guī)則。

在本申請的一種具體實現(xiàn)方式中，參見圖9，提供了第二種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，與前述實施例相比，本實施例中，第一告警事務(wù)集獲得子模塊704A，包括：

時間間隔獲得單元704A1，用于按照各個樣本告警事務(wù)的發(fā)生時間由先到后的順序，獲得相鄰樣本告警事務(wù)之間的發(fā)生時間間隔；

告警事務(wù)劃分單元704A2，用于以時長大于預(yù)設(shè)時長閾值的發(fā)生時間間隔為基準(zhǔn)，將樣本告警事務(wù)劃分為多個第四告警事務(wù)集；

第一告警事務(wù)集獲得單元704A3，用于將劃分得到的所有第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集；或從劃分得到的第四告警事務(wù)集中選擇滿足預(yù)設(shè)告警事務(wù)集條件的告警事務(wù)集，并將選擇出的第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集。

具體的，所述第一告警事務(wù)集生成單元704A3可以包括：

過濾處理子單元，用于對劃分得到的第四告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)數(shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量的第四告警事務(wù)集進(jìn)行過濾處理，并將過濾后的第四告警事務(wù)集組成第五告警事務(wù)集，其中，過濾后的第四告警事務(wù)集中同一樣本告警事務(wù)僅出現(xiàn)一次；

支持度數(shù)統(tǒng)計子單元，用于統(tǒng)計所述第五告警事務(wù)集中各個樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)；

第一告警事務(wù)集獲得子單元，用于按照支持度數(shù)由高到低的順序?qū)^濾后的第四告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)進(jìn)行排序，并將排序后的第四告警事務(wù)集確定為選擇出的第四告警事務(wù)集，將選擇出的第四告警事務(wù)集組成所述第一告警事務(wù)集。

在本申請的另一種具體實現(xiàn)方式中，參見圖10，提供了第三種根源告警事務(wù)挖掘規(guī)則生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，與前述實施例相比，本實施例中，根源告警事務(wù)獲得子模塊704E，包括：

加權(quán)支持度數(shù)計算單元704E1，用于根據(jù)所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和所述第三告警事務(wù)集中的樣本告警事務(wù)的權(quán)重，計算所述 K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)；

事務(wù)集選擇單元704E2，用于從所述K-項集每一項集內(nèi)的第三告警事務(wù)集中選擇加權(quán)支持度數(shù)大于第二預(yù)設(shè)閾值的第三告警事務(wù)集；

置信度計算單元704E3，用于根據(jù)所選擇的第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)與所選擇的第三告警事務(wù)集中每一樣本告警事務(wù)的支持度數(shù)，計算所選擇的第三告警事務(wù)集中樣本告警事務(wù)之間的置信度；

根源告警事務(wù)獲得單元704E4，用于將置信度大于預(yù)設(shè)數(shù)值的樣本告警事務(wù)確定為根源樣本告警事務(wù)，獲得樣本告警事務(wù)中的根源樣本告警事務(wù)。

具體的，所述加權(quán)支持度數(shù)計算單元704E1可以包括：

求積運算子單元，用于對所述K-項集中每一項集內(nèi)第三告警事務(wù)集的支持度數(shù)和第三告警事務(wù)集中的每個樣本告警事務(wù)的權(quán)重進(jìn)行求積運算；

加權(quán)支持度數(shù)確定子單元，用于將最小的運算結(jié)果確定為第三告警事務(wù)集的加權(quán)支持度數(shù)。

由以上可見，上述各個實施例提供的方案中，確定到待處理告警事務(wù)后，確定出待處理告警事務(wù)中的根源告警事務(wù)，然后推送針對根源性告警事務(wù)的告警信息。由于根源告警事務(wù)是根據(jù)各個待處理告警事務(wù)的權(quán)重以及支持度數(shù)確定的，所以能夠以較高的準(zhǔn)確率從待處理告警事務(wù)中確定出根源告警事務(wù)，有利用網(wǎng)絡(luò)管理人員快速、有效的定位網(wǎng)絡(luò)故障的原因，進(jìn)而能夠減輕網(wǎng)絡(luò)管理人員的工作壓力，提高工作效率。

對于裝置實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要 素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述方法實施方式中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲于計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，這里所稱得的存儲介質(zhì)，如：ROM/RAM、磁碟、光盤等。

以上所述僅為本申請的較佳實施例而已，并非用于限定本申請的保護(hù)范圍。凡在本申請的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本申請的保護(hù)范圍內(nèi)。