当今网络技术发展非常迅速,互联网逐渐变得的越来越普及,人们学习生活的各个方面都已经离不开网络。而对于日渐复杂的网络系统来说,如果网络处于不正常的运行状态,难免会产生海量的告警事件,对人们的学习生活带来重大的影响。因此,如何应对网络告警,从复杂冗余的告警数据中发现告警之间隐藏的关联关系,使网络正常稳定的运行,这正在逐渐成为一个需要解决的问题。目前在告警相关性分析的研究中,科研工作者们已经采用了多种方法来进行研究,因为数据挖掘技术在数据处理方面具有一定的优势,近年来正成为告警相关性分析中一个主要的研究方向,取得了 一定的研究成果,但仍然存在一些不足之处。比如,故障与告警之间往往存在一种模糊的对应关系,而在传统方法中,往往考虑不到这种模糊的关系,以至于影响故障的准确推断。对于上述存在的问题,本文将模糊理论的思想应用于告警数据的分析中,对告警信息依据模糊理论的方法进行处理,以解决故障与告警之间划分过硬,不能准确推断主要故障源点的问题。在论文中,首先研究了模糊聚类算法以及关联规则挖掘算法,在此基础上,通过仿真实验来探究模糊理论的思想在告警相关性分析中的应用效果,经过试验证明,该方法可以有效地应用于告警相关性分析中。