本文關鍵詞：基于Hadoop平臺的電信養(yǎng)卡研究與分析

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【摘要】：隨著電信行業(yè)代理商的不斷增多,代理商在市場中出現(xiàn)違規(guī)操作的現(xiàn)象也越來越普遍。其中最主要的違規(guī)行為是建立“貓池”設備進行養(yǎng)卡,通過養(yǎng)卡來套取電信運營商的代理酬金。為了打擊代理商的這種行為,電信運營商借助傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術分析每月新發(fā)展的用戶是否為養(yǎng)卡用戶,然而,這需要花費大量的人力物力,且正確率最高只有85%。為了更加高效的區(qū)分電信運營商的養(yǎng)卡用戶,本文運用了數(shù)據(jù)挖掘技術以及Hadoop平臺。本文以作者在江蘇某運營商實習期間獲得的真實數(shù)據(jù)為背景,對電信運營商區(qū)分養(yǎng)卡用戶進行了研究和分析。本文將數(shù)據(jù)挖掘常用的BP神經網絡算法和K_Means算法應用到養(yǎng)卡分析中,根據(jù)K_Means算法的仿真結果分析原始數(shù)據(jù)中較強的影響因子,找出其對應的數(shù)據(jù)屬性,并通過屬性增強的方法修改原始數(shù)據(jù),該方法可以改善K_Means算法的聚類效果,有效提高養(yǎng)卡分析的正確率。隨后,基于Canopy算法對K_Means算法的養(yǎng)卡聚類分析進行了改進,將Canopy算法得到的兩個距離最大的Canopy作為K_Means算法的初始聚類中心,提高了聚類效率。最后,將基于Hadoop平臺的電信養(yǎng)卡分析集成到Web平臺上,該平臺包括類型轉換、算法調用、任務監(jiān)控、結果查詢等功能,提高了整個養(yǎng)卡分析過程的效率。結果表明,本文提出的基于Hadoop的養(yǎng)卡分析方法有效提高了判決正確率、降低了時間開銷,相比于電信運營商的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫分析,正確率提高了6.32%;相比于傳統(tǒng)單機運行K_Means算法的養(yǎng)卡聚類分析,四個結點的Hadoop平臺時間開銷降低了64.22%。本文的研究可以為電信運營商的養(yǎng)卡分析提供理論支持,同時也為其他行業(yè)中的欺詐行為分析提供了新思路。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F626;TP311.13

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本文編號：1210943