异构多源告警日志分类算法研究

施志伟; 苏云霞; 周广丽; 费周辰; 宋长平; 杨强强

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.09

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异构多源告警日志分类算法研究

更新时间：2026-10-17

- 异构多源告警日志分类算法研究
- Vol. 23, Issue 7, Pages: 66-72(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网上海市电力公司信息通信公司
  2. 上海电力大学电子与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.09
  CLC： TM73;TP183;TP391.1
- Published：2025
- 稿件说明：
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施志伟, 苏云霞, 周广丽, et al. 异构多源告警日志分类算法研究[J]. 2025, 23(7): 66-72.
DOI：

施志伟, 苏云霞, 周广丽, et al. 异构多源告警日志分类算法研究[J]. 2025, 23(7): 66-72. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.09.

摘要

随着电力数据通信网网络的复杂性日益增加，来自不同厂商设备的异构告警日志的准确分类和处理显得尤为重要。文章提出了一种基于改进的词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency

TF-IDF)算法和卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork

CNN)算法的告警日志分类方法，有效地对异构告警日志进行分类和标准化处理。通过考虑词语的位置及其在类别间的分布，增强了模型对重要文本特征的捕捉能力。通过使用CNN分类器，有效识别来自不同源的告警信息。实验结果表明，该算法能有效处理和分类异构告警日志，较之常用算法，精度平均提升了4.1%

F1分数平均提升了3.8%。此外，算法还能生成结构化的告警数据库，为电力数据通信网络的智能化运维提供强有力的技术支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

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