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    数据挖掘的移动网络优化应用

    摘要】新形势下移动网络实际应用范围的扩大,对我国信息化产业发展产生了积极的影响。在移动网络运用过程中,其服务功能是否良好,关系移动网络的实践应用效果。实践中为了实现移动网络优化,确保其优化处理有效性,则需要加强数据挖掘在其优化中的应用分析,进而为性能可靠的移动网络服务领域拓宽提供所需的支持,保持该网络良好的优化处理效果。基于此,本文就数据挖掘在移动网络优化中的应用展开论述。

    关键词】数据挖掘;移动网络;优化;应用范围;服务功能

    加强数据挖掘在移动网络优化中的应用研究,有利于实现对移动网络运行中数据的高效处理,并使其网络功能更加完善,在应用过程中能够满足与之相关的生产计划实施需求。因此,需要在移动网络优化过程中给予数据挖掘必要的关注,对其作用下的移动网络优化效果进行科学评估,使得移动网络优化处理中的整体技术水平得以不断提升,更好地适应当前的形势变化。在此基础上,有利于增加移动网络优化中的技术含量,实现对数据挖掘技术高效利用的同时为日后移动网络优化研究工作落实积累更多的实践经验。

    1数据挖掘及移动网络优化概述

    1.1数据挖掘概述

    所谓的数据挖掘,是指一种作用于数据库挖掘的、切实有效的模式,挖掘过程具有复杂性的特点。在对数据挖掘进行分析时,为了提升对其整体的认知水平,保持数据挖掘技术良好的实践应用效果,则需要对其这些方面的内容有着必要的了解:①数据是否规则,应视实际情况而定,且在不同数据源收集中能够获得所需的数据;在对数据挖掘模式进行探索时,应了解其在数据子集某种语言描述中所发挥的作用,且该模式必须是有效的,具有良好的创新性、可用性等,潜在应用价值大;②数据挖掘过程的复杂性特点显著,需要在有效的步骤支持下,对数据进行高效处理,满足移动网络优化处理需求,并发挥出数据挖掘技术的应用优势;③在运用数据挖掘技术进行实际问题处理时,需要对其所涉及的步骤进行深入分析,像研究问题域、数据预处理、模型解释与评价等,以便增强数据挖掘技术适用性。同时,在数据挖掘技术运用过程中,应根据实际情况,注重逻辑数据库的有效选择,进而对被选择的数据、预处理后的数据、被转换的数据、被提取的数据、被同化的知识进行充分考虑,确保数据挖掘的基本过程良好性,为数据挖掘技术的高效利用提供保障,逐步实现对数据挖掘算法的合理运用。

    1.2移动网络优化概述

    所谓的移动网络优化,是指在有效的技术手段支持下,通过对移动网络应用工况的深入分析,对其中的技术指标进行测试采集,并找出相应问题的发生区域,进而将这些区域所需的优化工作落到实处,最大限度地满足使用者的实际需求,实现移动网络运行中的成本最低化、经济效益最大化的发展目标,并为其优化处理工作开展积累更多的经验。同时,作为一项长期且艰巨的任务,移动网络优化过程中应充分地考虑用户的实际需求,使得不同优化举措支持下的网络质量得以不断提高,且在网络规划的支持下,使得移动网络运行中的存在问题得以及时处理,完善其实践应用中的服务功能,提升移动网络运行水平。

    2数据挖掘在移动网络优化中的应用分析

    2.1站点选择中的应用分析

    实践中在落实移动网络设计工作时,需要通过对其中不同技术链路的深入分析,确保网络覆盖区域各站点的半径及数量,进而在具体的站点位置处借助无线网络规划工具的优势,实现各站点在计算机三维空间中的动态模拟分析,确定用户所需的移动网络站点。在此期间,站点数量、位置确定等会因人员素质的差异性而有所不同,可能会给最终得到的移动网络设计方案造成一定的影响,且增加了网络设计方案形成中的设计工作量。针对这种情况,需要充分地发挥出数据挖掘技术的优势,且在与之相关的遗传算法、神经网络算法等不同算法的支持下,为移动网络设计中的站点选择提供所需的技术支持,减少其中的工作量,使得移动网络站点数量、位置等选择更具合理性。

    2.2话务预测中的应用

    在对移动网络进行规划分析时,为了确保其硬件设备投资配置有效性,则需要落实好话务预测工作,避免出现设备闲置或配置不足的问题。在此期间,将数据挖掘技术支持下的时间序列算法应用于移动网络规划阶段的话务预测分析,有利于提高网络统计数据处理效率,并对未来移动网络运行中各站点话务量的大小进行科学预测,确保其话务预测结果有着良好的应用价值,满足移动网络规划阶段的硬件设备配置要求。

    2.3覆盖分析中的应用

    为了实现对移动网络性能的科学评估,需要对信号覆盖是否达到了通话质量要求进行充分考虑。实践中因网络规划、站址位置选择缺乏合理性、上下链路不平衡现象的出现等,会降低移动网络覆盖质量,影响其覆盖效果。针对这种情况,需要借助数据挖掘技术中的关联分析算法的优势,对移动网络覆盖情况进行科学分析。在此期间,为了获得网络信号覆盖率及指标相关性的大小,需要在关联分析算法的支持下,获取移动网络中大量的测试采样数据并加以分析,进而为网络优化人员工作开展提供参考依据。因此,在对移动网络进行覆盖分析时,为了得到有效的分析结果,则需要加强数据挖掘技术使用,且在该技术相关的关联分析算法作用下,获取网络覆盖分析中所需的数据信息,实现移动网络优化目标。某移动网络数据挖掘中基于距离的关联规则挖掘。

    2.4干扰分析中的应用

    当移动网络通信系统处于正常的运行状态时,若受到了外界不同因素的干扰,像频率规划和功率分配不合理、网络覆盖区域内存在者直放站、微站等强干扰源、用户话务量分布好不均等,会对移动网络通信系统造成干扰,影响者网络性能,可能会使其运行水平下降,给用户的体验效果造成了不同程度的影响。实践中为了改变这种不利的发展现状,需要在数据挖掘算法的支持下进行移动网络通信系统干扰分析。在此期间,应加强相关性搜索算法使用,对造成移动网络通信系统的不同设置参数相关性进行充分考虑,进而找出导致干扰问题产生的原因,并确定相应的解决方案,为移动网络的提前调整提供所需的技术支持。

    2.5其它方面的应用分析

    在移动网络优化研究中,若需要对其进行切换分析、掉话分析及信令分析时,需要重视数据挖掘的高效运用。具体表现为:①移动网络运行中用户进行正常的通话时,为了避免切换参数、邻区列表、信号覆盖重叠区域等方面设置的不合理影响不同基站的切换效果,则需要在数据挖掘统计分析方式的作用下,对系统的切换成功率提高中的参数设置进行分析,以便满足用户的正常通话需求;②在优化移动网络性能的过程中,为了避免信号覆盖弱、外界干扰、系统参数设置等问题的出现而导致掉话现象的出现,则需要在数据挖掘技术的相关性分析方法作用下予以应对;③在对移动网络运行工况进行分析时,需要在数据挖掘算法的支持下对其进行指令分析,进而确定相应的网络规划方案。

    3实践中的实例分析

    某区域移动网络建设中出现了掉话现象,且网络运行中受到了不同程度的干扰,用户的通话质量受到了较大的影响。为了处理这些问题,技术人员在数据挖掘技术的支持下,开展了移动网络优化处理工作,使得网络中存在的干扰因素、掉话率问题等得到有效处理,将网络运行效率相比预期提高了6.8~8.2%,网络建设成本费用相比预期减少了5.6~7.3%,客观地说明了数据挖掘技术在该移动网络应用中的良好作用效果。

    4结束语

    新时期若能够做好基于数据挖掘的移动网络优化研究工作,则有利于使移动网络优化处理更具科学性,促进数据挖掘技术发展,丰富其技术内涵。因此,未来移动网络优化研究中应充分考虑数据挖掘的优势所在,将其应用于移动网络优化过程中,优化网络使用功能的同时提高其运行中的数据处理效率。与此同时,需要提高对数据挖掘的正确认识,从功能特性、应用效果等方面进行考虑,并在移动网络优化中对数据挖掘技术加以使用,确保该网络性能可靠性。

    参考文献

    [1]李伟斌.数据挖掘在移动网络优化中的应用[D].北京邮电大学,2010.

    [2]谷亚超.数据挖掘在移动网络优化中的应用[D].河北工程大学,2011.

    [3]沈亮.数据挖掘在移动通信网络优化中的应用[D].上海交通大学,2009.

    [4]贾松江.关于数据挖掘在移动网络优化中的应用探讨[J].中国新技术新产品,2011(24):33.

    [5]蔡传亮.数据挖掘技术在移动网络优化中的应用分析[J].硅谷,2014(8):79.

    [6]覃忱.分析数据挖掘在移动通信网络优化中的应用[J].工程技术:引文版,2016(12):00293.

    作者:何小玲 单位:长讯通信服务有限公司

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