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Pruning Redundant Alarm Correlation Patterns

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2002年第2期9卷 45-48页

作者： CHEN Yue, LIN Qi ning, TU Zhi yun (Business Management School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, P.R.China) Business Management School Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing 100876 P.R.China

Efficient methods exist for discovering association rules fromlarge collections of data. The number of discovered rules can,however, be so large. At the same time it is well known that manydiscovered associations are redundant or minor variations of *** existence may simply be due to chance rather than truecorrelation. Thus, those spurious and insignificant rules should beremoved. In this paper, we propose a novel technique to over- Comethis problem. The technique firstly introduces the newconcept-structure rule cover, and then present a Quantitative methodto prune redundant correlation patterns. The user can now obtain acomplete picture of the do- Main without being overwhelmed by a hugenumber of rules.

关键词： alarm correlation structural rule cover correlation logic minimumsupport

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