【摘 要】移动通信网络庞大复杂，不同专业或业务的海量网络资源数据由不同的单位使用不同的方法进行录入和维护，因此存在资源数据难以实现端到端关联的痛点问题。针对该问题，提出了一种基于HMM-Viterbi算法的通信网络资源数据处理方法，用以解决现有技术中由于网络资源数据的数量大、种类多，导致人工录入等因素造成的各种数据不准确、不规范问题。经过对中国移动网络资源数据的处理，验证了基于HMM-Viterbi的通信网络资源数据处理的有效性。结果表明：对广东移动全省城域网共10391条传输电路资源数据进行处理，成功定位并实现智能纠错的数据达2250条，占比达21.65%；并且，处理后广州、深圳、东莞、佛山四个业务量最大地市的城域网与传输的平均跨专业告警关联成功率从23.5%提升至59.8%，增幅显著。
【关键词】隐马尔可夫模型；维特比算法；网络通信技术；网络资源数据
0 引言
随着通信技术的发展，网络规模日益扩大，网络结构日趋复杂，网络设备种类繁多[1]。不同种类的网络设备存在海量资源数据需要维护管理，而资源数据质量一方面决定着运营商内部的网络告警关联、故障定位等网络运维应用的效果[2]，另一方面也影响着面向外部客户的业务开通效率[3]。因此，资源数据质量是运营商建设维护网络、设计开拓业务顺利与否的重要因素[1-3]。
但是，统一资源采集管理系统的建设是一项长期而复杂的工程[4]。在系统建设早期，并未能实现所有网络设备的入网验收、业务开通、变更割接、退网下电等生产流程紧密嵌入资源管理系统，由此造成资源管理系统中大量的存量资源数据主要通过人工完成录入，容易出现录入不规范、不准确等问题[5]。此外，即使部分数据已通