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描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析。在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低，因为这需要大量的额外通信。为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法——EDMA，它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量。在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数。此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间。最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性。