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龙图腾网获悉中国移动通信集团上海有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利5G告警数据挖掘方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115269668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110476906.0，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权5G告警数据挖掘方法及装置是由秦娟;马瑞琳;吴泽彬;叶振新;方祺频设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本5G告警数据挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种5G告警数据挖掘方法及装置，该方法包括：获取第五代移动通信5G告警数据，基于spark框架对5G告警数据进行筛选处理，得到5G原始告警数据；对5G原始告警数据进行数据清洗处理，得到处理后的5G原始告警数据；基于分布式频繁模式增长fp‑growth算法对处理后的5G原始告警数据进行压缩处理，得到剪枝后的告警类型频繁项集；基于告警类型对剪枝后的告警类型频繁项集进行数据标注和编码处理，得到编码后的频繁项集；将编码后的频繁项集输入至预先训练好的多任务深度神经网络模型中，输出目标结果。本发明有效提高5G告警数据的故障根因定位的准确性和效率。

本发明授权5G告警数据挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种5G告警数据挖掘方法，其特征在于，包括： 基于操作维护中心OMC系统获取第五代移动通信5G告警数据，基于spark框架对所述5G告警数据进行筛选处理，得到5G原始告警数据，将所述5G原始告警数据存入hadoop集群； 对所述5G原始告警数据进行数据清洗处理，得到处理后的5G原始告警数据； 基于分布式频繁模式增长fp-growth算法对所述处理后的5G原始告警数据进行压缩处理，得到剪枝后的告警类型频繁项集； 基于告警类型对所述剪枝后的告警类型频繁项集进行数据标注,得到标注后的频繁项集； 基于多粒度编码器对所述标注后的频繁项集进行编码处理，得到编码后的频繁项集； 将所述编码后的频繁项集输入至预先训练好的多任务深度神经网络模型中，输出目标结果，所述多任务深度神经网络模型包括第一级分类模型和第二级分类模型； 其中，所述多任务深度神经网络模型为已经过数据清洗处理、压缩处理、数据标注以及编码处理的5G原始告警数据样本为输入，以所述5G原始告警数据样本对应的故障类型为样本标签进行训练得到； 所述基于分布式频繁模式增长fp-growth算法对所述处理后的5G原始告警数据进行压缩处理，得到剪枝后的告警类型频繁项集，包括： 基于5G告警的时间序列和网元拓扑双相关因素算法对频繁项集进行剪枝，得到剪枝后的频繁项集； 所述基于5G告警的时间序列和网元拓扑双相关因素算法对频繁项集进行剪枝，具体包括： 基于5G告警的时间序列和网元拓扑双相关因素算法计算所述频繁项集不属于相同网元拓扑结构中的错误率； 若所述错误率大于预设阈值，对所述频繁项集进行剪枝； 所述基于5G告警的时间序列和网元拓扑双相关因素算法计算所述频繁项集不属于相同网元拓扑结构中的错误率，具体包括： 利用公式（1）和（2），计算所述频繁项集不在相同网元拓扑结构中的错误率： （1） （2） 其中，表示在节点下的样本误判个数，表示在所述节点下的样本的时空相关系数，表示在节点下的样本总数，表示时间参数，表示网元拓扑结构参数，表示样本误判个数所占的权重，表示时空相关系数所占的权重，表示频繁项集中两个样本对应的时间序列间隔最大值，和表示频繁项集中样本对应的时间序列值，表示频繁项集中两个样本之间的网元拓扑结构相关系数，和表示频繁项集中与样本对应的网元拓扑结构参数，表示与滑动时间窗口对应的频繁项集，样本表示频繁项集中的5G告警数据。

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