這是中軟杯網絡拓撲故障檢測那個題目的官方講解總結
不打算做了，就發出來供大家參考下，有做出來的大佬還望不吝賜教
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每組數據都是有噪聲的，根因的位置不確定。雖然後面的報警是根因引起，但由於報警採集間隔等其他原因，並不是完全按時間順序得到報警日誌的。
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什麼是數據噪聲，有些與密集結點沒啥關係的孤立的不會影響其他節點就是噪聲。可以用熵的方式分析噪聲，還有一些像網卡流量這種高頻的噪聲，要具體分析。
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根因：這個系統某個節點出現故障，並對其他系統造成錯誤混亂。但如果某個系統節點出錯，但是別的系統節點並沒有來訪問這個出錯節點，他就不是根因，只能是噪聲
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因果結構學習算法，因果關係算法，結構化算髮，爬山算法 ，都有一些現成算法，基本用不到神經網絡，不會用到tf框架
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一般一個根因影響一到兩跳的節點，一組數據只有一個根因
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根因是一組一組找的，不需要合併。不同組之間是有關聯性的，很多都是共因果圖或者因果關係的
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有必要對無用數據處理，不一定完全依賴於關鍵詞，因爲可能過濾掉很多信息
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信息論 交叉熵 圖論 有向圖
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用二分類做異常麻煩
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一個節點可能有多個報警信息
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時間序列是很稀疏的一個序列（一般用不到這個特徵），重要的是拓撲信息。
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系統之間的拓撲關係並不是很大，節點之間的拓撲纔是重點
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頻率可以作爲一種特徵或者參考，像一些噪音頻率也是很高的，不能太依靠頻率劃分 種特徵或者參考，像一些噪音頻率也是很高的，不能太依靠頻率劃分
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上次答疑視頻裏提到的評分搜索，結構學習，因果圖，爬山法這些，感覺幾乎沒用，因爲數據太少，得不到足夠信息