纪　勇

（安徽创世科技股份有限公司，安徽　合肥　230088）

基于频繁模式的KPI异常检测研究

纪勇

（安徽创世科技股份有限公司，安徽合肥230088）

文章针对TD-SCDMA现网采集的网络关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI），，利用频繁模式挖掘的方法，重点分析掉话率、无线接通率、拥塞率等之间的关联性。将频繁模式项定义为正常模式，以此进行异常模式检测。这样的方式不仅有效地检测了网络存在的异常组合，也反映了参数之间的关联性，对快速在线检测起到了有效的指导作用。

频繁模式；异常检测；数据挖掘；KPI

1　移动通信的发展概况

移动通信网中的网络异常检测一直以来都是一个火热的话题。通过有效地提升网络的性能，能够从本质上提升用户的体验。在实际网络中，KPI是网络性能监测的重要参数，运营商按照一定的时间粒度，获取相应的KPI参数。根据网络参数表现出来的特性，按照经验分析网络可能存在的问题，从而定位异常产生的原因。

随着4G时代的逐渐深入以及5G时代的即将来临，很多流行应用包括上网、视频、音乐、社交等都从固网转换到移动通信网中，加上移动物联网的逐步形成，移动通信数据呈现爆炸式增长。思科在2015年发布的关于流量的预测报告显示，直至2020年，移动通信网的每月数据流量将会增加到30.6 EByte，相比于2016年的6.2 EByte翻了接近5倍［1］。在这样的形式下，网络的复杂构成造成了网络异常成因的复杂性以及多样性。单纯地按照经验进行网络异常的判定存在一定的局限性。

除此之外，通信数据的极速增长不仅仅增加了网路的复杂性，同时也引领了移动通信大数据时代的到来。……