[发明专利]基于文本相似度的实现资源不准下网络故障定位的方法

说明书

本发明公开了基于文本相似度的实现资源不准下网络故障定位的方法，该方法包括：建立离线告警数据分析模块；关键字提取，建立告警关键字文本数据组；计算关键特征相似度，挖掘与机房在同一区域及同时关联影响时间窗期内退服设备的告警数据；某个机房出现多次停电告警时会生成多个告警关键字文本数据组，进行分析，得出匹配结果，进行合并处理；基于文本相似度分析关联关系并配置告警关联规则；通过实时告警关联分析退服设备，判断机房停电是否已派单。本发明从历史告警中准确挖掘出存在潜在关联关系的告警设备，基于机房、设备命名具有一定规则性的原则，通过余弦相似度算法持续动态计算、验证分析，得出相对准确的判定结果。

技术领域

本发明涉及电信行业网管领域，具体来说，涉及基于文本相似度的实现资源不准下网络故障定位的方法。

背景技术

当前网络故障根因的定位主要依赖于网络资源拓扑关系，基于网络资源的拓扑关系判定故障告警是否同源，实现相关告警的压缩、过滤、关联分析，进而锁定根告警或缩小告警根因范围。

该方案严重依赖于网络资源的准确性，而运营商维护的资源准确性现状并不乐观，如机房动环资源数据，由于资源数据涉及网管、资源、动环等多套系统交织管理，时常由于资源同步异常、人员补录不及时等情况造成资源不准或缺失。当机房出现停电告警，将产生机房停电以及大量受影响设备（如OLT）的退服告警，但由于资源不准或缺失，在故障管理系统中设备退服告警与机房停电告警未能进行自动关联，受影响的退服告警无法进行自动压缩、过滤，只能依赖人工分析告警数据，定位原因。

在资源不准或缺失情况下，出现机房停电告警时将难以从海量告警中分析出与机房停电关联的告警，使得单个故障告警处于孤立的存在，依赖靠人工主观的业务、技术经验分析故障原因，在无法远程处理情况下甚至只能通过派发网络故障现场核查单，由人工现场勘察定位，导致产生大量待现场人工核查的网络故障单，故障定位效率低下，业务恢复时长不可控，容易造成客户投诉。

在资源不准情况下的网络故障原因定位主要依赖于人工专业知识及历史经验积累进行主观判断。

存在以下主要缺点：

1）效率不高，准确性难保证：由于主要依赖于人工经验，受个人主观技能、专业知识、历史处理经验影响，定位时间长，准确性难以保证。

2）导致派发大量外线核查单：当出现机房停电故障后，将大量相关设备的告警，而人工能够准确定位的故障有限，大部分故障告警只能经过简单预处理，给出疑似原因的推测，最终还是需要人工现场核查，导致批量外线核查故障单生成，给一线处理人员造成巨大压力。

3）影响客户感知，极易造成投诉：网络故障无法及时得到处理，特别针对重大故障，业务不能及时恢复，严重影响客户感知，易形成集中式投诉风暴。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出基于文本相似度的实现资源不准下网络故障定位的方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

基于文本相似度的实现资源不准下网络故障定位的方法，该方法包括步骤：

S1、建立离线告警数据分析模块，按时间及区域维度构建离线告警数据组，对历史告警进行抽取、清洗及存储；

S2、对离线告警数据进行关键字提取，并根据关键字信息建立告警关键字文本数据组；

S3、通过余弦相似度算法计算关键特征的相似度，挖掘与机房在同一区域及同时关联影响时间窗期内退服设备的告警数据；

S4、当某个机房出现多次停电告警时会生成多个告警关键字文本数据组，分别进行分析，得出每个数据组匹配结果，最后进行合并处理；