Page 16 - 网络电信2018年8月刊下

运 营 商 专 栏

大数据分析在移动通信网络优化中的运用研究

曾杰麟，广东省电信规划设计院有限公司

摘要：数据挖掘顾名思义就是从庞大
的数据中“挖掘”出对自己有利的数据，
并对其加以分析利用，从而发现对经济、
商业和社会活动有利的数据。将数据挖掘
技术应用到移动通信网络中，可以优化网
络从而提高移动通信网络质量。本文主要
介绍了移动通信网络的优化与数据挖掘技
术、移动通信网络优化中的基本原则及优
化过程中的具体应用。
关键词：数据挖掘；移动通信；网络
优化

前言
随着移动通信网络技术不断更新，使用范围不断扩大，移 图1 数据挖掘流程图
动网络的规模、网络的话务模型和业务的模型也在不断的更新
发展，网络技术的应用是为了更好地适应市场的需求变化而深
[1]
入发展的 。面对这样的情况，移动通信网路运营商需要提高
网络服务质量，则需要引入新的技术以适应当前大数据时代的
应用特点。典型的场景是利用数据挖掘技术，优化移动网络，
达到移动网络随时能够适应市场不断变化的需求的目的。

一、移动通信网络优化与数据挖掘技术
1、移动通信网络优化
移动台机、网络系统、基站子系统、维护和操作子系统这
四个部分组合在一起构成了整个移动通信系统。所谓的移动通
信网络优化指的就是在移动通信网络运行过程中，运用技术手
段找到影响网络正常运行的原因，然后进行数据分析和整合，
从而使移动通信网络达到一个最佳的状态。移动通信网络的优
化过程具有长期性和复杂性。
2、数据挖掘技术
数据挖掘技术是将有用的数据挖掘出来，并且把这些挖掘 一般包含以下步骤（如图1）：
出来的有用数据进行整合和分析，它是移动通信网络中最重要 （1）定义商业问题：包括分析业务需求，定义问题的范
的技术核心。因为挖掘技术的方式比较多，作用也不尽相同： 围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据挖掘项目的特
如分类分析法可对不同类型的数据进行分类，可用于对网络的 定目标；
检测；序列分析法可利用数据之间的关联性发现移动通信网络 （2）数据准备：数据一般分散在不同设备、厂家、部门
中的故障，并加以分析解决；关联分析法主要是用数据之间的 中，并以不同的格式存储，本步骤需要对数据进行规范化清洗
[2]
关联性来挖掘其他组之间的数据价值 。 以达到理解及应用开发要求；
（3）数据理解：根据业务经验及数据的分布、主要参数等
二、移动通信网络优化中数据挖掘技术的基 对获取的数据进行分析指导模型建立；
本原则 （4）模型建立：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的
1、数据挖掘一般流程 分析、建模工具及应用统计方法处理信息，建立数学模型；
对移动通信网络数据分析与挖掘遵循标准数据挖掘流程， （5）模型评估：利用现网实际数据或行业专家来验证数据

22 网络电信 二零一八年八月