[發明專利]基于APriori算法的PMI日志分析方法及系統

在審

• 申請號: 201910244491.7
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN111752812A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 劉純潔;張郁;戴翌清;朱莉;施聰;王歷珘;樊盈;黃曉榮;陸鑫源;魏宗浩;王洪儉;張鐵英;徐建軍;戚永華;吳曉冬;張繼峰;王津
• 申請（專利權）人: 上海申通地鐵集團有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 胡美強

本發明公開了一種基于APriori算法的PMI日志分析方法及系統，所述方法包括以下步驟：建立用于存儲事務集的數據表格；其中，將PMI重啟一次表示為一個事務；建立用于存儲頻繁項目集的臨時表格；遍歷PMI日志，根據錯誤關鍵字進行文字匹配，將所有錯誤存入到所述數據表格中作為事務集；其中，PMI日志中記錄有導致每次重啟的錯誤；利用APriori算法對事務集進行分析，得出錯誤之間的關聯性。本發明能夠實現快速對系統故障定位，增加錯誤診斷準確性，減少沒有必要的排查，并且能夠根據錯誤之間的關聯做到防微杜漸，避免釀成事故。

技術領域

本發明涉及數據分析領域，特別涉及一種基于APriori算法的PMI日志分析方法及系統。

背景技術

當今社會飛速發展，城市軌道交通已經成為都市生活密不可分的部分。作為一種安全、可靠、清潔、快捷的公共交通運輸方式，其為解決我國人口密集的大城市日益嚴重的交通擁擠問題的重要手段之一。至2010年底，上海已經投入運營12條線路，其中新投入的6、7、8、9、11號線均采用基于通信的列車自動控制系統(CBTC，Communication Based TrainControl System)，如此便會產生大量的日志數據。對于采用同一種制式、同一個公司的這5條線路的維護需要投入大量的人力和物力，為了使維護人員能從維修層面根據日志中所記載的錯誤快速對系統故障進行定位，繼而對設備進行相關維修。因此迫切地需要開發一套適合于新的列車控制系統的維修測試平臺，快速診斷并修復系統運行中的故障，不但大量節約維護和維修成本，也便于更深刻的理解CBTC系統。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術中的上述缺陷，提供一種基于APriori算法的PMI日志分析方法及系統。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：

第一方面，本發明提供一種基于APriori算法的PMI日志分析方法，包括以下步驟：

建立用于存儲事務集的數據表格；其中，將PMI重啟一次表示為一個事務；

建立用于存儲頻繁項目集的臨時表格；

遍歷PMI日志，根據錯誤關鍵字進行文字匹配，將所有錯誤存入到所述數據表格中作為事務集；其中，PMI日志中記錄有導致每次重啟的錯誤；

利用APriori算法對事務集進行分析，得出錯誤之間的關聯性。

可選地，所述利用APriori算法對事務集進行分析，得出錯誤之間的關聯性，包括：

先遍歷長度為K的頻繁項集，若存在事務，則遍歷事務表。

可選地，所述方法還包括：刪除字段長度不大于將要生成的K-頻繁項集K值。

可選地，所述方法還包括：刪除不被包含在頻繁項集中的記錄。

第二方面，本發明提供一種基于APriori算法的PMI日志分析系統，包括：

第一建立模塊，用于建立用于存儲事務集的數據表格；其中，將PMI重啟一次表示為一個事務；

第二建立模塊，用于建立用于存儲頻繁項目集的臨時表格；

匹配模塊，用于遍歷PMI日志，并根據錯誤關鍵字進行文字匹配，將所有錯誤存入到所述數據表格中作為事務集；其中，PMI日志中記錄有導致每次重啟的錯誤；

分析模塊，用于利用APriori算法對事務集進行分析，得出錯誤之間的關聯性。

可選地，所述分析模塊包括遍歷單元，用于先遍歷長度為K的頻繁項集，并在存在事務的情況下遍歷事務表。

可選地，所述系統還包括刪除模塊，用于刪除字段長度不大于將要生成的K-頻繁項集K值。