文档名：基于机器学习的运检影响分析探索与研究
随着设备间访问关系与数据共享接口不断增加,IT基础设备运检工作面临新的挑战.上万台的设备的数据交互使得运检影响范围难以确定,仅依据人工分析极易发生范围疏漏.基于机器学习的运检影响分析系统采用机器学习,应用分析,结论决策模块分离的并行处理方式,基于容器化分布式部署提升机器学习效用与性能,充分发挥机器学习信息分类与数据挖掘优势,减轻运维检修人员数据分析负担,有效降低运检风险.
作者：周丹
作者单位：中国移动通信集团辽宁有限公司信息技术中心110179
母体文献：辽宁省通信学会2018年度学术年会论文集
会议名称：辽宁省通信学会2018年度学术年会
会议时间：2018年8月1日
会议地点：沈阳
主办单位：辽宁省通信学会
语种：chi
分类号：U29TV7
关键词：运检影响分析系统 功能模块 机器学习 数据挖掘
在线出版日期：2019年4月4日
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