Predição de falhas em sistemas de telecomunicações utilizando algoritmos de geração de árvores de decisão

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Lima, José Divino de
• Orientador(a): Fagotto, Eric Alberto de Mello
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PUC-Campinas
• Palavras-chave em Português: Mineração de dados; Aprendizado de Máquina; Árvores de Decisão; Falhas do Sistema de Telecomunicação; Correlação de Falhas; Data Mining; Machine Learning; Decision Trees; Failures of the Telecommunication System; Correlation of Failures
• Link de acesso: http://repositorio.sis.puc-campinas.edu.br/xmlui/handle/123456789/15033

O presente trabalho de dissertação tem como principal objetivo a análise dos sistemas de telecomunicação, os quais estão cada vez mais complexos e heterogêneos e, em função disso, suscetíveis a diversos tipos de falhas causadas tanto por fatores internos como externos, sendo estes últimos devido à integração com sistemas de terceiros. Dentro desse contexto, este trabalho apresenta, então, um modelo que pode ser utilizado para prever falhas consequentes a partir de uma amostra de dados. Para tanto, utilizou-se uma ferramenta de mineração de dados e algoritmos de predição, que criam árvores de decisão. Aplicado o modelo proposto a um conjunto de falhas, gerado pelo sistema de uma grande operadora de telecomunicações, demonstrou-se que é possível agrupar falhas com precisão de 85,96%. Logo, pode-se estabelecer um processo que auxilia na definição do agrupamento e correlação de falhas, permitindo que os sistemas de gestão de alto nível possam ser configurados de maneira mais eficiente pelos administradores.