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。

1. 告警收敛的研究现状 告警收敛指通过对告警信息进行分析、合并和丢弃，减少告警的规模。这项研究随着智能化运维监控的发展而快速进步，成为运维系统中的关键环节。目前，告警收敛主要通过告警压缩和告警关联两种方式实现。 1.1 告警压缩 告警压缩利用告警趋势预测算法，对告警数据进行压缩，去除冗余告警。常用方法包括情景规则挖掘算法，如WINEPI算法等，这些情景规则主要用于滤除重复和冗余的告警信息。Gary M Weiss等人提出的基于遗传算法的timeweaver算法，能够从告警数据库中挖掘可预测的小概率时序模式。 1.2 告警关联 告警关联则通过关联数据挖掘算法，应用于网络故障诊断的告警收敛。比如，R. Vilalta和S. Ma提出的Rule Induction of Computer Events方法，将预测模式挖掘转化为分类问题，基于历史数据创建训练样本并生成规则化的告警预测系统。 2. Factor Graphs与GTSAM在告警收敛中的应用 Factor Graphs（因子图）作为一种概率图模型，在告警收敛中的应用得到了关注。GTSAM（Georgia Tech Smoothing and Mapping）是一个基于因子图的开源库，能够用于优化和处理复杂的因子图网络，有助于提升告警分析的准确性与效率。

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。