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摘 要：傳統(tǒng)信令分析方法需要專業(yè)人員找出可能與失敗碼相關(guān)的聚集的信令字段值或值組合及其導(dǎo)致失敗的概率，并定位網(wǎng)絡(luò)問題，操作復(fù)雜且效率低。通過改進Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，將探尋聚集的字段值或其組合的過程轉(zhuǎn)換成發(fā)現(xiàn)失敗碼和相關(guān)信令字段值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在計算頻繁項集時，通過設(shè)置最小支持度閾值找出包含失敗碼的頻繁項，將待分析失敗碼作為后項，減少了算法的復(fù)雜度和算力要求，并通過置信度和提升度找出與后項強關(guān)聯(lián)的屬性，實現(xiàn)了對失敗碼集中屬性的快速高效識別。
關(guān)鍵詞：信令分析；關(guān)聯(lián)規(guī)則；Apriori算法
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.011
概述
信令記錄是通信網(wǎng)絡(luò)中用戶與網(wǎng)絡(luò)交互的主要信息源，包含了許多關(guān)鍵的操作參數(shù)和狀態(tài)信息。傳統(tǒng)的信令分析方法通常通過對信令記錄的某些字段進行深入分析，找出產(chǎn)生失敗碼的集中屬性，進而定位和診斷網(wǎng)絡(luò)問題。信令記錄一般會包括用戶相關(guān)信息（如MSISDN、IMSI）、終端相關(guān)信息（如終端IMEI、終端 TAC 等）、設(shè)備相關(guān)信息（如設(shè)備編碼等）和結(jié)果相關(guān)信息（如成功、失敗及失敗碼等）等字段，信令分析的主要目的是找出失敗原因，定位出與失敗相關(guān)的字段信息（如某些號碼段、某些終端或某個設(shè)備）。
針對某個失敗碼的分析，傳統(tǒng)的做法是：第 1 步，先篩選包含該失敗碼的記錄，從中選取對失敗碼具有潛在關(guān)聯(lián)的特定字段或字段組合（如用戶號碼、終端類型、接入設(shè)備、APN、核心網(wǎng)設(shè)備編碼等），然后計算所選特定字段的值或字段組合的值組合是否有聚集趨勢，最后獲取有聚集趨勢的字段值或值組合；第 2步，計算所選字段值或者值組合是否與該失敗碼強關(guān)聯(lián)，即在全部記錄中查詢包含所選字段值或值組合的記錄，計算該失敗碼發(fā)生的概率，概率越高，說明所選字段值或值組合越可能是導(dǎo)致該失敗碼的主要原因。這個過程中最困難的是字段組合的選擇，選擇正確時可以很快找到與失敗相關(guān)的值組合，從而發(fā)現(xiàn)問題，但是由于信令記錄字段眾多，字段組合的復(fù)雜度高，而且不同字段的值變化多樣，導(dǎo)致目標(biāo)失敗碼的值組合很難被發(fā)現(xiàn)，需要豐富的專家經(jīng)驗進行判斷。對比數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法［1-2］，可以發(fā)現(xiàn)這個過程本質(zhì)上就是發(fā)現(xiàn)信令記錄中含失敗碼的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。本文從 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法出發(fā)，簡單闡述了算法邏輯，并結(jié)合實際信令分析過程進行算法改進，從而實現(xiàn)高效自動化的信令分析。
