随着电信网络的发展,网络规模越来越庞大,网络管理工作也越来越复杂。在实际生产过程中,GSM无线接入网网络管理人员,经过长期的网络监控与管理工作发现:网络中相关设备之间的告警信息存在某些特殊的关系与规律。这些关系与规律,是网络监控人员完成故障源定位等工作的重要依据,具有举足轻重的地位。但是,随着网络结构的复杂化,潜藏在网元故障告警之间的关系越来越复杂,越来越难以凭借经验获得。导致使用传统监控手段的网络管理人员,不能有效快捷地完成告警过滤、故障定位等工作。因此人们渴望借助新技术,快速发掘潜藏在海量数据背后的规律与关系。本论文以中国移动集团公司某市级分公司无线网元三个月的告警信息为数据,在GSM无线接入网网管系统中引入数据挖掘技术,并研究与设计出一个GSM接入网告警关联分析系统。在收集到大量的数据之后,本系统在人们没有设定明确假设的前提下,能够自动智能地分析数据库中的大量数据以获取知识与规则。系统挖掘出的规则将被重新应用在GSM接入网网管系统中。利用这些知识,网络管理人员可高效地完成告警过滤、故障定位等工作,从而能够缩短故障查找时间、降低故障历时、提高网络故障管理效率,最终达到提升GSM无线接入网网管系统性能的目的。在对课题背景进行简述后,本文首先介绍了研究对象所在的系统背景——GSM接入网及其网管系统。接着,文章分析与对比各种常用的挖掘技术以及挖掘算法,并根据特定应用场景与挖掘任务选择合适的技术与算法。然后,文章深入分析经典FP-Growth算法,指出该算法在递归运算中未充分利用既往数据的缺点。针对GSM接入网告警信息的特点,文章提出对经典FP-Growth算法的两点改进,提升了条件项头表与FP子树的生成速率。基于改进算法,本文研究并设计了GSM接入网告警关联分析系统。文章还详细讨论了系统结构、各子系统的设计等问题。最后,文章介绍了系统在网管系统中故障管理方面的应用,以及系统在电信网络管理中其他方面的应用前景。