通信网由各类传输设备、交换设备、终端设备互连而成,组成一个大型的松耦合分布式系统,其有效运行依靠网管系统的支撑。对设备进行直接监控和管理的系统称为“网元级网管”,对整个网络进行监控的网管系统称为“网络级网管”,网络级网管收集并分析下层网管发送的数据信息。随着网管系统的发展,现在的网元级网管也可能支持部分的网络级网管的功能,如拓扑管理等。至此,网管系统形成了一个分层、分布式架构。研究分布式的网络管理策略,可以大量节省网络管理的通信开销和减少计算资源的浪费。故障管理是通信网管系统的一个重要组成模块。网络告警数据是在通信网运行状态变更时由被管对象所发出的消息,当发生故障时,网管系统会收集到大量的告警,利用科学的方法,对这些数据进行相关性分析,找到故障的主因告警,可以帮助网管人员更好地诊断和排除故障。研究利用分布式挖掘来对通信网告警数据进行相关性分析是本文的主要工作内容,主要工作如下:首先,通过对网管基础知识和告警数据的研究,了解进行分布式告警相关性分析的现实基础,并通过方案比较,选择合适的解决方案和系统架构。然后,分析了现有告警事务数据提取算法,提出了基于MeanShift的告警事务数据提取算法,该算法可以很好地适应告警数据分布不均匀的特点,解决告警事务数据冗余的问题。其次,通过对已有频繁模式挖掘算法的研究、比对,基于缩小增量和共享式计数的分布式频繁项集挖掘算法节点间通信量减少,更好地适用于分布式系统。最后,由于已有的规则生成算法运算量大、效率低,通过研究了规则生成算法的剪枝优化策略,大大减少了候选规则前件的数量,提高了算法效率,同时,还研究了规则的可信度度量方法等。