GTSAM

告警收敛算法框架 本研究结合三种算法设计了告警收敛算法框架，并实现了告警收敛数据挖掘及其可视化。该框架包括： 告警趋势预测算法： 用于判断是否发生了大规模告警。该算法基于接警人每小时统计的历史告警量，利用分位点进行数据去噪和排序重组，建立统计学模型并分析数据分布规律，然后根据极大似然估计求解大规模告警阈值，并用系数补偿进行优化调整，最后输出告警数量阈值的规则文件。 时序关联规则挖掘算法： 用于挖掘具有时序特征的告警关联规则，识别不同时间点发生的告警之间的关联性。 策略关联规则挖掘算法： 用于挖掘与策略相关的告警关联规则，识别不同策略配置下产生的告警之间的关联性。 GTSAM在告警收敛中的应用 GTSAM (Georgia Tech Smoothing and Mapping library) 是一个基于因子图的非线性优化库，可以用于解决各种推理问题，包括SLAM、SFM和传感器融合。本研究将GTSAM应用于告警收敛问题，利用因子图构建告警之间的关联关系，并通过GTSAM进行优化求解，从而实现告警的精准收敛。

2.1 告警收敛数据挖掘算法框架设计。告警数据属于典型的时态数据，时态数据挖掘技术构成了本章算法的理论基础。