随着网络规模不断扩大,网络结构日益复杂,如何保证网络高效、稳定运行,已经成为网络管理的重要问题。正确的网络告警相关性分析可以提高网络管理效率,辅助网络管理人员过滤无关告警,删除冗余告警,定位和预测网络故障。本文将序列模式挖掘方法应用到网络告警分析中,研究基于频繁模式增长的告警序列模式挖掘,以及网络情景规则更新挖掘等重要问题,本文研究重点及其研究成果主要体现在以下几方面:1、数据预处理对数据后续挖掘效率以及挖掘结果影响很大,本文针对告警数据特点,研究并设计告警数据预处理模型,能够将冗余、含噪音的原始告警数据转化为适合序列模式挖掘的告警序列数据库。2、深入分析基于频繁模式增长的告警挖掘算法—FSPM-FP,针对其存在的告警序列偏序关系难确定的问题,提出一种改进的模式树构造方法,同时修改告警挖掘过程,降低了树的存储空间。3、针对目前告警序列选择条件单一(支持度和置信度)情况,提出一种带拓扑关系判断的网络情景规则挖掘算法—MNER-TP,算法引入告警序列拓扑关系判断,可过滤掉频繁但相关性小的告警序列,只保留频繁又相关性大的告警序列,提高了挖掘结果精度。4、在分析基于频繁模式更新挖掘算法基础上,研究基于顺序模式的告警更新挖掘算法,对所有告警采用统一排序,能够减少模式树更新过程中频繁的节点交换操作,以此提高更新效率;最后分别给出了支持数和数据变化两种情况的更新挖掘方法。