移动通讯网络的异构性和动态性使其故障诊断相当困难.由于检测到故障的网络部件只是从自身有限的视角出发报告告警,而在单个故障可能引发多个告警的情况下,并非每一个告警都表明故障原因,要想从大量告警中找出产生故障的真正原因,仅仅依赖网络管理员的经验是不够的.虽然告警关联系统能够对告警集合进行有效地合并与转换,其依赖的知识库在动态网络环境下却很容易失效.针对移动通讯网络的告警数据特点,该文设计实现了移动通讯网络告警序列模式挖掘系统,涵盖了完整的数据挖掘流程的各个阶段,包括告警数据的预处理、告警序列模式挖掘以及挖掘结果的评估和展现.使用移动通讯运营商提供的真实告警数据进行实验,证明该系统能够从大量告警数据中高效地挖掘未知的、有价值知识,得到的知识既可以用于构造告警关联系统,又可以在实时环境中辅助网络管理员准确定位故障或者预测严重故障.告警数据预处理阶段的主要任务包括:清洗噪声数据、选取特征字段以及转换数据为挖掘算法做准备.不同于已有算法都记录告警发生的时间点,该文考虑移动通讯网络的时钟可能不同步,由用户指定一个时间段,使同一时间段内的告警关系不受绝对先后次序的影响,以保证挖掘结果在变化的网络环境中有更强的适应性.该文选择快速序列模式挖掘算法SPAM作为基础,考虑到告警项集之间的关系只在一定的时间范围内有意义,为算法添加时间窗口,并针对告警数据的特点采用不同的支持度计数方式.另外,采用有效的手段优化算法的空间性能.在挖掘结果的评估和展现阶段,允许用户根据各自的背景知识和需求,以迭代的方式设置生成告警规则的模式约束和兴趣度约束,使最终展现给用户的是其真正感兴趣的未知告警规则.