这是中软杯网络拓扑故障检测那个题目的官方讲解总结
不打算做了，就发出来供大家参考下，有做出来的大佬还望不吝赐教
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每组数据都是有噪声的，根因的位置不确定。虽然后面的报警是根因引起，但由于报警采集间隔等其他原因，并不是完全按时间顺序得到报警日志的。
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什么是数据噪声，有些与密集结点没啥关系的孤立的不会影响其他节点就是噪声。可以用熵的方式分析噪声，还有一些像网卡流量这种高频的噪声，要具体分析。
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根因：这个系统某个节点出现故障，并对其他系统造成错误混乱。但如果某个系统节点出错，但是别的系统节点并没有来访问这个出错节点，他就不是根因，只能是噪声
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因果结构学习算法，因果关系算法，结构化算发，爬山算法 ，都有一些现成算法，基本用不到神经网络，不会用到tf框架
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一般一个根因影响一到两跳的节点，一组数据只有一个根因
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根因是一组一组找的，不需要合并。不同组之间是有关联性的，很多都是共因果图或者因果关系的
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有必要对无用数据处理，不一定完全依赖于关键词，因为可能过滤掉很多信息
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信息论 交叉熵 图论 有向图
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用二分类做异常麻烦
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一个节点可能有多个报警信息
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时间序列是很稀疏的一个序列（一般用不到这个特征），重要的是拓扑信息。
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系统之间的拓扑关系并不是很大，节点之间的拓扑才是重点
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频率可以作为一种特征或者参考，像一些噪音频率也是很高的，不能太依靠频率划分 种特征或者参考，像一些噪音频率也是很高的，不能太依靠频率划分
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上次答疑视频里提到的评分搜索，结构学习，因果图，爬山法这些，感觉几乎没用，因为数据太少，得不到足够信息