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1、论文阅读笔记马巍痛阅读论文的题目：NETRCA:ANEFFECTIVENETWORKFAU1TCAUSE1OCA1IZATIONA1GORITHM目录如下：目录一、论文背景1二、论文总体介绍2三、论文细节研读2四、总结与体会8一、背景本篇论文是针对“ICASSP20235G网络故障根因定位挑战赛”而写的，这个挑战赛的背景是：5G无线网络故障根因定位是网络运维中的一个重要环节，通过快速且准确地判断网络故障的根因，技术人员可以及时采取措施对网络进行修复。然而，现在经常受困于复杂的无线通信环境和网络部署结构，且存在网络故障样本数少、不同的场景下故障表征差异性大等问题。如何充分利用领域知识和一小部分标

2、定数据，使用统计学习和因果推断技术，快速准确地定位故障的根因，是网络运维面临的巨大挑战。在电信网络中，低于预期的特征0的性能是客户关注的问题。本次大赛主要集中在feature性能不佳的根本原因分析上。当其值小于200时，我们需要分析影响因素并找到原因。因果关系如下图所示。每个功能都可以解释为电信网络中的关键绩效指标（KPI）。这些KPI的值随时间而变化，并相互影响。根据下图中提供的关系，需要推断feature值较低的根本原因。二、介绍这篇文章的题目是：NETRCA:ANEFFECTIVENETWORKFAU1TCAUSE1OCA1IZATIONA1GORITHM（NETRCA：一种有效的网络故

3、障原因定位算法），作者为：Chao1iZhang,ZhiqiangZhou,YingyingZhang,1inxiaoYang,KaiHe,QingsongWen,1iangSUno文章包括以下个部分：分别是摘要、INTRODUCTION（简介），PROPOSEDNETWORKRCAFRAMEWORK（该部分分模块介绍了算法的框架和数学原理），EXPERIMENTSANDDISCUSSIONS（该部分进行实验测试并得到了一些结论），CONC1US1oNS和REFERENCES。三、5W摘要部分：首先给出了问题的背景：定位网络故障的根本原因对于网络运行和维护至关重要。然而，由于复杂的网络架构和无

4、线环境，以及有限的标记数据，准确定位真正的根本原因具有挑战性。然后开始介绍本文的算法：本文提出了一种新的算法NetRCA来解决这个问题。首先，考虑时间、方向、属性和交互特征，从原始数据中提取有效的衍生特征。其次，论文采用多元时间序列相似性和标签传播，从标记和未标记的数据中生成新的训练数据，以克服标记样本的不足。第三，论文设计了一个集成模型，该模型将XGBooSt、规则集学习、属性模型和图算法相结合，以充分利用所有数据信息并提高性能。最后，在ICASSP2023A1oPS挑战赛的真实数据集上进行了实验和分析，以证明论文的方法的优越性和有效性。1. INTRODUCTION：在该部分中，首先介绍了

5、一些背景的内容。网络规模和复杂性的增加需要自动和智能的根本原因分析算法和工具。由于网络类型的多样性和多变量时间序列数据的复杂关键性能指标（又叫KP1）模式，开发鲁棒可靠的故障定位解决方案具有挑战性，并受到了大量研究关注。然后列出了一些在参考文献中提出的解决方法。比如基于无监督自组织映射的自动诊断系统，自适应根本原因分析的自动故障检测和诊断解决方案（该解决方案使用测量值和其他网络数据以及贝叶斯网络理论来执行自动循证RCA）,自动诊断算法（该算法用于分析多个度量的时间演化，并在存在故障的情况下搜索潜在的相互依赖性），通过稳健时间序列分析和层次贝叶斯网络设计的根本原因分析系统，应用多种全局和局部可解

6、释性方法，主要目的是通过识别有助于决策的重要特征，在网络中进行根本原因分析等。接下来论文分析了现存的障碍。这些障碍导致现有的故障定位方案对于复杂的5G网络仍然很困难。第一个挑战是，网络深度的增加可能会通过从源节点到根节点的因果路径传播错误，从而使准确的根本原因归因变得困难。第二个挑战是缺乏足够的已知标签。在缩小可能的根本原因候选范围之前，通常必须深入研究KPI、服务日志和通信细节。最后，与每个网络节点关联的时间序列数据是多变量的。它们通常是复杂的模式子，具有相互依赖性和噪声，导致难以提取节点关系。最后，介绍了本文的主要贡献。本文提出了一种有效的无线网络故障原因定位算法，称为NetRCA。Net

7、RCA由三个主要组成部分，包括特征工程、数据扩充和模型集成。在特征工程中，为时间序列数据和无线方向相关特征设计了特征。由于在实际应用中，标记数据往往是有限的，而存在大量的未标记数据，因此论文提出了新的方法来执行数据扩充以生成标记数据。最后，论文使用模型集成将根本原因定位视为一个分类问题，该模型集成不仅采用XGBOOSt来获得基线，还利用规则集学习、属性模型和图算法，利用因果关系图进一步提高性能。除了具有较高的预测精度外，由于采用了基于规则的模型，NetRCA模型能够输出可解释的结果，这有助于了解根本原因如何影响系统。2. PROPOSEDNETWORKRCAFRAMEWORK：Framewor

8、kOverview（框架概述）FigureI:FrameworkoftheproposedNetRCAa1gorithm.图一为算法的框架：算法的三个部分将在以下三小结中依次介绍。2.1. FeatureEngineering（特征工程）由于每个样本中的时间戳数量不同，使用所有时间戳直接训练模型可能会导致偏差，即模型可能倾向于使用更多的时间戳索引来聚焦样本。因此，根据从每个样本中提取的特征来训练模型。生成的特征可以大致分为四类：时间特征、方向相关特征、属性特征和交互特征。模型中使用的一些时间特征是基于数据统计的，其中每个时间戳中的数据都假设是独立的。5G网络中采用了多天线和波束成形来提高性能（

9、多天线和波束赋形都是无线通信中的一些技术）。波束成形的方向和每个节点之间的距离在网络性能中起着至关重要的作用，这对于根源定位也很重要。我们认为特征20是检测根本原因2和3的模型中的一个重要特征。由于特征20给出了映射到4X8位置矩阵的每个节点从0到31的索引，因此首先将每个节点的索引转换为二维坐标，然后通过欧氏距离测量每对节点之间的距离。然后推导了用于捕捉特征X和Y之间相互关系的特征，分别包括特征61/69/77/85和特征28/36/44/52,以便进一步改进。最后，从每个时间片样本的距离分布中总结统计特征（如均值、方差、分位数等），用于模型训练。根据因果图推导出除特征O之外的所有节点的属性

10、特征。正如问题描述中所述，这些根本原因最终导致功能O的值较低。真正的根本原因及其后代将比其他因素对功能O的当前的值发挥更重要的作用。因此，生成了一个新的特征作为预测特征O上每个特征重要性得分的估计值。生成了X和Y的二阶交互特征。当特征X等于某些未知因素的特征Y比率时（X与Y成比例），生成特征X基于Y来衡量这些未知因素的影响。同时，首先根据问题描述将特征分组为X和Y对。对于每一对，计算X相对Y的比率。最后，像对时间特征所做的那样计算这些比率的统计信息。2. 3.DataAugmentation（数据扩充）多元时间序列的相似性：论文运用EroS算法（该算法引自其他论文）去计算多元时间序列的相似性，

11、并扩展了FrObeniUS范数（范数为泛函分析领域的知识点，范数本身就是一种结构，拥有了这种结构，集合就具有特殊之处了）。具体需要用到奇异值分解等内容，最终得到的相似性为（w为权重向量）：nEros（A,B,w）=E如|=1数据/标签扩充：数据扩充对于从时间序列中学习很重要，因为标记的数据通常是有限的。会发现一半以上的训练数据是未标记的，仅仅删除这些数据就会丢失很多有价值的信息。使用EroS能够测量任意两个训练样本之间的相似性，这两个样本都是多变量时间序列。这样可以通过从那些与标记数据具有高度相似性的标记数据中选择样本来丰富训练集，并根据与这些样本相似的训练样本的真正根本原因来标记它们。针对每

12、种类型的根本原因分别执行此过程，以提高计算效率。另一个重要的增强是传播共享相似时间戳的训练样本的根本原因标签。这改进了对测试数据集的多个根本原因的预测，此处论文中对竞赛提到的一些根本原因进行了分析，即假设根本原因1更有可能独立于其余根本原因。因此，根据时间戳对齐了所有训练样本，并将其真实标签扩充为所有根本原因标签的联合集。2.4. Ensemb1eMode1（集合模型）NeIRCA采用集成模型预测根本原因，该模型应用XGBOoSt获得初始结果，然后结合规则集学习、归因模型和图形算法对结果进行细化，以获得最终结果。细节如下：通过XGBoost进行根本原因分类：在解决方案中，论文将找到正确的根本原

13、因视为一个分类问题。具体来说，采用XGBooSt作为基础模型，因为它具有良好的性能。请注意，存在不同根的标签不平衡的问题，因此在本论文的模型中会通过调整正负权重的平衡以获得更好的结果。规则集学习：构建强大分类器的一个挑战是特征交互，当一些特征的值相互影响时，就会发生这种交互。特征交互的存在使得输出不能表示为单个特征效果的总和。决策规则，由一组“如果那么”组成逻辑规则，可以自然处理特征交互。具体来说就是规则是子句的逻辑连接(特征和阈值的比较)，它在目标和特征之间建立逻辑关系，并且能够对特征和目标之间的非线性交互进行建模。规则集的另一个重要特性是其可解释性。规则的逻辑结构使其易于解释。规则的可解释

14、性使得我们能够理解特征和目标之间的关系，并有助于检测导入特征。SkOPe规则使用树模型生成候选规则。它们构建了许多决策树，并将从根节点到内部节点或叶节点的路径作为候选规则。然后根据一些预定义的标准(如精确度和召回率)过滤这些候选对象。只有那些精确性和召回率高于阈值的人才会被保留下来。最后，采用相似性过滤方法选择具有足够多样性的规则。在解决方案中，应用SkOPe规则来学习每个根本原因的潜在规则，并删除预测样本不属于任何原因的规则。预测归因模型：当节点之间的相互依赖关系可用时，可以估计特征的重要性。特征重要性衡量向因果图中添加特定特征的边际收益。为此，论文生成了一个新的特征，用于衡量每个样本的特征

15、重要性，并将它们集成到我们的模型中。特征重要性估计基于ShaP1ey值。给定特征S的集合，interna1和特征0的关系f,让时是X的子集(只包含T中的特征)特征i的性状值为：1T!(p-T-1)!“、。=Tj(/(Tui)-/Q)csip,然而，直接计算ShaPIey值会带来两个困难。首先，当所有特征都准备好时，函数f只会生成一个输出，而不能仅估计给定部分特征的输出。其次，计算ShaPIey值非常耗时，因为它需要计算所有可能订单的边际收益。为了解决这些问题，论文使用了一些近似，最终得到如下结果：。(HS)-/(Wsi闻)|这样的近似效果很好，特别是对于稀疏因果图。在实验中，通过训练XGbOO

16、St模型来估计内部节点和特征0节点之间的关系函数f。在估计特征重要性之后，通过简单地将其与预定义阈值进行比较来确定根本原因。那些重要性高于阈值的严重原因被确定为真正的根本原因。图形算法：利用所提供的因果图，对根本原因进行排序和定位:第一个动机是，根本原因旁边的特性应该在相似性度量中显示出与目标特性O的高度相关性。由于特征O是关心的目标变量，且特征/KPI的值随时间变化并相互影响，因此将Pearson相关性的绝对值计算为特征i和特征0之间的相似性得分i,如下所示：S_X（F小一）（-二），1（fJt-fi）211（fot-fo）2在计算皮尔逊相关性之前，对所有特征的缺失数据进行线性插值。皮尔逊相关性衡量两个特