基于自適應(yīng)遺傳算法的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

閆磊 何志方 趙文娜 李遠(yuǎn) 姚非

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則在電力數(shù)據(jù)中心大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘過程中效率低的問題，提出了基于自適應(yīng)遺傳算法的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對(duì)傳統(tǒng)算法中的交叉算子和變異算子進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，為了避免無用規(guī)則產(chǎn)生，融入注意力以提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性，更好地用于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。最后通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法能夠提高運(yùn)算的收斂速度和結(jié)果的魯棒性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則;自適應(yīng)遺傳算法;注意力

1 概述

近年來隨著電網(wǎng)的大規(guī)模建設(shè)，相應(yīng)的自動(dòng)化機(jī)房系統(tǒng)及數(shù)據(jù)網(wǎng)規(guī)模日益龐大，系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)、設(shè)備、廠商日漸增多。各種設(shè)備與應(yīng)用間的交互與連接形成了縱橫交錯(cuò)的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)。在這種設(shè)備與應(yīng)用數(shù)量急劇增加，關(guān)系愈加復(fù)雜的情況下，為保證數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行和實(shí)時(shí)監(jiān)控，需要對(duì)收集到的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效地關(guān)聯(lián)分析與挖掘，讓所有的數(shù)據(jù)得到充分的分析利用，挖掘其潛在價(jià)值[1-3]。

因此本文提出一種將自適應(yīng)遺傳算法與關(guān)聯(lián)規(guī)則相結(jié)合的方式，選擇遺傳算法[4]用于電力數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)的挖掘，并根據(jù)其具體需求對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)改進(jìn)。與此同時(shí)，通過引入注意度參數(shù)來增加算法的可信度。

2 自適應(yīng)遺傳算法

傳統(tǒng)的遺傳算法存在搜索能力較弱，容易陷入局部最優(yōu)無法達(dá)到應(yīng)有的效果。因此本文提出了一種新的自適應(yīng)遺傳算法，針對(duì)交叉概率Pc和變異概率Pm進(jìn)行優(yōu)化，使其在運(yùn)算過程中根據(jù)實(shí)際情況的適應(yīng)度變化而作出相應(yīng)改變。傳統(tǒng)算法中Pc過大不利于優(yōu)良個(gè)體的保護(hù)，Pc太小會(huì)使運(yùn)算過程繁瑣，從而使算法的效率過低。Pm過小，會(huì)導(dǎo)致新的變異個(gè)體不易產(chǎn)生，同時(shí)也需要控制Pm不能過大[5]?；诖松鲜鰞煞N概率的計(jì)算方式如公式（1）（2）所示。其中favg表示平均適應(yīng)度值，f′表示交叉?zhèn)€體中適應(yīng)度較大的值，f表示變異個(gè)體適應(yīng)度的值;Pc1和Pc2為交叉概率，Pm1和Pm2為變異概率。

基于自適應(yīng)遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟如下，首先初始化相關(guān)參數(shù)，生成初始種群，計(jì)算每個(gè)后代個(gè)體的適應(yīng)度，進(jìn)行復(fù)制繁衍下一代個(gè)體，接著對(duì)后代個(gè)體使用公式3、4完成自適應(yīng)遺傳變異步驟，然后分別計(jì)算每條規(guī)則的支持度、置信度和注意力的相關(guān)值，最后選擇滿足條件的規(guī)則來生成提取最終的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于某電力數(shù)據(jù)中心運(yùn)維數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集采集于2019年1月1日至2019年12月31日的數(shù)據(jù)中心的三份運(yùn)維數(shù)據(jù)，由告警、故障和綜合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)三部分構(gòu)成。告警數(shù)據(jù)是由全業(yè)務(wù)系統(tǒng)中系統(tǒng)監(jiān)測(cè)單元產(chǎn)生的告警日志，用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài);故障數(shù)據(jù)由人工完成，顯示了系統(tǒng)故障的起因及解決方案;綜合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)由進(jìn)程調(diào)度、CPU占用率、設(shè)備信息、流量統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫操作等系統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)成。

3.2 自適應(yīng)交叉概率和變異概率結(jié)果分析

圖1展示了兩種概率隨迭代次數(shù)增加的變化曲線，從圖中可以看出，隨著進(jìn)化迭代代數(shù)的不斷增加，交叉概率Pc逐漸變小，然后穩(wěn)定于0.3左右波動(dòng);變異概率Pm則相反，隨迭代次數(shù)增加不斷變大，最終穩(wěn)定于0.09左右。在種群繁衍初期，受交叉算子的影響，能快速產(chǎn)生后代的新個(gè)體，當(dāng)進(jìn)化繁衍到后期時(shí)，交叉算子穩(wěn)定于一較小值，保證優(yōu)質(zhì)后代不會(huì)發(fā)生變異，同時(shí)較大的變異算子又能夠在種群陷入局部最優(yōu)解時(shí)，變異產(chǎn)生新的后代，保證種群的繼續(xù)迭代，全局搜索能力較強(qiáng)。

3.3 自適應(yīng)遺傳算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析

通過本文算法對(duì)告警、故障和綜合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，當(dāng)支持度設(shè)置為50時(shí)，共分析得到8項(xiàng)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，同時(shí)在告警數(shù)據(jù)和綜合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，最終得到10項(xiàng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，證明了本文算法的有效性。

算法效率的高低取決于數(shù)據(jù)集中不同屬性的范圍、數(shù)據(jù)量的大小和數(shù)據(jù)要素的數(shù)量，針對(duì)以上三種變量，使用FP-Growth算法[6]與本文提出的自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，通過兩者的時(shí)間比來體現(xiàn)提出算法的性能，結(jié)果如圖2，3，4所示。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，如果運(yùn)維數(shù)據(jù)要素個(gè)數(shù)越多，每個(gè)運(yùn)維數(shù)據(jù)不同屬性的取值范圍越大，則自適應(yīng)遺傳算法比FP-Growth效果越好。雖然當(dāng)運(yùn)維數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)記錄量增大時(shí)，本文算法的效率比FP-Growth算法低，但兩者差距較小。因此本文提出的自適應(yīng)遺傳算法適用于數(shù)據(jù)類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

4 結(jié)語

本文針對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率低、潛在價(jià)值缺乏挖掘的問題，提出了關(guān)聯(lián)規(guī)則在電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用，將自適應(yīng)遺傳算法融入到關(guān)聯(lián)規(guī)則中，在提取關(guān)聯(lián)規(guī)則前引入了注意力來提高結(jié)果的可靠性。通過實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的方法在算法收斂性、挖掘效率上，相比傳統(tǒng)方法有了較大的提升，適用于類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁煜.數(shù)據(jù)中心運(yùn)維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)庫的構(gòu)建[D].2016.

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[4]張軍，劉文杰.關(guān)聯(lián)規(guī)則中基于模糊遺傳算法的研究與改進(jìn)挖掘技術(shù)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（14）：23-25.

[5]任子武，傘冶.自適應(yīng)遺傳算法的改進(jìn)及在系統(tǒng)辨識(shí)中應(yīng)用研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2006，18（1）：41-43.

[6]Sun Hong，Zhang Huaxuan，Chen Shiping，et al.The study of improved FP-growth algorithm in MapReduce [C].Shang-hai：International Workshop on Cloud Computing and Infor-mation Security（CCIS），2013.

作者簡介：閆磊（1985—），男，高工/副處長，研究方向：調(diào)度自動(dòng)化。