Den senaste utvecklingen inom cellulära nät, tillsammans med ökningen av tjänster, användare och efterfrågan på hög kvalitet har ökat de operativa utgifterna (OPEX). Självorganiserande nätverk (SON) är lösningen för att minska dessa kostnader. Inom SON är självläkning den funktionalitet som syftar till att automatiskt lösa problem i radioaccessnätet, samtidigt som stilleståndstiden och inverkan på användarupplevelsen minskar. Självläkning består av fyra huvudfunktioner: upptäckt av fel, analys av grundorsaker, felkompensering och återvinning. För att utföra grundorsaksanalys (även känd som diagnos) används KBS (Kunskapsbaserade system) ofta, t.ex. luddig logik. I detta dokument föreslås en ny metod för att extrahera kunskapsbasen för en KBS från lösta felsökningsfall. Denna metod är baserad på data mining tekniker i motsats till de manuella tekniker som för närvarande används. Datautvinningsproblemet med att extrahera kunskap ur LTE-felsökningsinformation kan betraktas som ett problem med Big Data. Därför har den föreslagna metoden utformats så att den lätt kan skalas upp för att bearbeta en stor mängd data med relativt låga resurser, i motsats till andra befintliga algoritmer. Tester visar genomförbarheten och de goda resultat som erhållits genom det diagnossystem som skapats genom den föreslagna metoden i LTE-nätverk.
En metod för att extrahera kunskapsbasen från löst felsökningsfall föreslogs i REF.