【摘 要】
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针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络（automatically switched optical network,ASON）的告警特点,分析了告警属性语义信息对告
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（13XS32）资助
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针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络（automatically switched optical network,ASON）的告警特点,分析了告警属性语义信息对告警聚类的作用,定义了具有分层特点的属性相似度函数,增强了聚类结果的客观性,并利用历史告警库复杂度和聚类扩充率对聚类效果进行了比较分析。实验表明,新方法与传统的告警属性相似度聚类方法相比,具有更高的准确性。对于在特定时间段内故障类型较多的情况,新方法具有较好的适应性。
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