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基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别方法
1
作者
倪晋宇
涂泾伦
+2 位作者
杨天昊
陈晓峰
白云飞
《数字通信世界》
2024年第1期41-44,89,共5页
文章创新地提出了一种基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别的方法,采用PrefixSpan算法对告警数据进行抽取挖掘,然后将挖掘结果进行分析并将分析结果输入到LightGBM中进行监督学习,获得最终网元拓扑连接关系判定模型。实验...
文章创新地提出了一种基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别的方法,采用PrefixSpan算法对告警数据进行抽取挖掘,然后将挖掘结果进行分析并将分析结果输入到LightGBM中进行监督学习,获得最终网元拓扑连接关系判定模型。实验结果表明:本方法在基站及相关网元拓扑连接关系的推断中f1值达到了0.89,有效提升了网元拓扑连接关系判别的准确度,为网元拓扑连接关系校正提供了有力手段,为数字孪生网络构建打下坚实的基础。
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关键词
数字孪生
网
络
频繁项集
时序
网元拓扑连接
机器学习
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题名
基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别方法
1
作者
倪晋宇
涂泾伦
杨天昊
陈晓峰
白云飞
机构
中国移动通信集团安徽有限公司
中国移动通信集团有限公司
亿阳信通股份有限公司北京分公司
出处
《数字通信世界》
2024年第1期41-44,89,共5页
文摘
文章创新地提出了一种基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别的方法,采用PrefixSpan算法对告警数据进行抽取挖掘,然后将挖掘结果进行分析并将分析结果输入到LightGBM中进行监督学习,获得最终网元拓扑连接关系判定模型。实验结果表明:本方法在基站及相关网元拓扑连接关系的推断中f1值达到了0.89,有效提升了网元拓扑连接关系判别的准确度,为网元拓扑连接关系校正提供了有力手段,为数字孪生网络构建打下坚实的基础。
关键词
数字孪生
网
络
频繁项集
时序
网元拓扑连接
机器学习
Keywords
digital twin networks
frequent itemsets
time series
element topological connectivity
machine learning
分类号
TN929.52 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别方法
倪晋宇
涂泾伦
杨天昊
陈晓峰
白云飞
《数字通信世界》
2024
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