本文關鍵詞：基于數(shù)據挖掘的移動網絡優(yōu)化與運營技術研究　出處：《北京郵電大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 數(shù)據挖掘 網絡優(yōu)化 用戶行為 業(yè)務推薦

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網業(yè)務的迅猛發(fā)展和智能終端的廣泛滲透,移動通信網絡的質量保障和業(yè)務運營方式受到了很大沖擊。如何有效分析評估網絡資源與業(yè)務需求的匹配程度,如何在資源受限的情況下動態(tài)調度資源以提升網絡服務能力,如何深度挖掘用戶行為模式以期提供更好的業(yè)務體驗,這些問題都亟待解決。 本文針對無線資源利用率分析與優(yōu)化、客戶業(yè)務偏好分析與推薦兩個關鍵問題,深度挖掘網絡運營過程中積累的歷史數(shù)據,為網絡側無線資源配置優(yōu)化、用戶側智能化業(yè)務推薦提供解決方案,從而提升網絡的服務能力、服務質量和用戶體驗。論文研究內容分為兩部分：1)評估網絡無線資源利用率現(xiàn)狀并提出一種資源動態(tài)調整框架和算法以提升資源利用效率�；谶\營商的網管系統(tǒng)中提取小區(qū)資源配置數(shù)據和小區(qū)業(yè)務量數(shù)據,利用聚類、分類、相關性分析等數(shù)據挖掘技術,量化分析網絡空閑資源量的時域和空域特征,證明網絡無線資源與業(yè)務需求在時域和空域的不匹配特性。在此基礎上提出了一種基于業(yè)務量預測的無線資源動態(tài)調整優(yōu)化的框架,通過高斯加權K近鄰算法預測業(yè)務量,通過優(yōu)化算法動態(tài)調整網絡資源配置,設計貪心算法求解優(yōu)化問題,以提升資源利用效率并均衡網絡負載。2)深度挖掘用戶業(yè)務偏好,設計智能化業(yè)務推薦算法模型為用戶推薦喜好的業(yè)務類型,為精細化營銷奠定基礎。首先通過深度包檢測技術采集用戶使用的數(shù)據業(yè)務,然后通過使用頻次、使用流量等維度刻畫用戶業(yè)務偏好肖像,最后利用奇異值分解和最近鄰算法設計混合的業(yè)務推薦算法,智能地為用戶推薦喜好的業(yè)務類型。 最后,對全文內容進行了歸納總結,分析了方案模型的待完善之處,并指出了后續(xù)的研究思路和方向。
[Abstract]:With the rapid development of mobile Internet penetration and intelligent terminal, to ensure the quality of the mobile communication network and business operations has received great impact. How to effectively analyze the matching degree of evaluation of cyber source with business needs, in the condition of limited resources dynamic scheduling resources to improve network service capacity, to the depth of user behavior pattern mining in order to provide better service experience, these problems should be solved.
According to the analysis and optimization of radio resource utilization, customer service preference analysis and recommendation of two key issues, the depth of mining historical data accumulated in the network operation, network side radio resource allocation optimization, user side intelligent business solutions, so as to enhance the service ability of the network, service quality and user experience. The content of this paper is divided into two parts: 1) wireless resource assessment network utilization situation and put forward a framework and algorithm of dynamic adjustment of resources to enhance the efficiency of resource utilization. The extraction of cell resource data and small business data management system based on the use of operators in clustering, classification, association analysis of data mining technology, quantization analysis of the temporal and spatial characteristics of the network free resources, network resources and business needs that wireless in matching the characteristics of time domain and space domain based on this. Presents a traffic prediction dynamic radio resource optimization framework based on the weighted K nearest neighbor algorithm to predict the Gauss business, through the optimization algorithm of dynamic adjustment of cyber source configuration, design a greedy optimization algorithm, to improve the efficiency of resource utilization and network load balancing.2) depth of mining user preference, intelligent design business model recommendation recommendation algorithm for user preferences for the type of business, to lay the foundation for the precise marketing. Firstly, through the deep packet inspection technology to collect user data, and then through the use of frequency, using the flow dimensions describe user preference image, finally using singular value decomposition and nearest neighbor algorithm to design hybrid recommendation algorithm. Intelligently recommend user preferences for business types.
Finally, the content of the full text is summarized, the improvement of the scheme model is analyzed, and the following research ideas and directions are pointed out.

【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP311.13

【共引文獻】

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本文編號：1367066