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移動通信網絡優化中數據挖掘技術分析論文
摘要：人類進入信息時代以來，移動通信網絡悄然走進了每個人的生活。在社會不斷發展的過程當中，人們對移動通信的依賴程度也變得越來越高，可以這樣說移動通信網絡改變了每個人的生活。而數據挖掘作為一種非常典型的智能化應用技術，它不但可以對大量的數據信息進行分析和處理，而且還可以找到數據之間的內在聯系，進而得到有價值信息，為科學決策提供必要的依據。將數據挖掘技術應用到移動通信網絡當中不僅能夠起到提高網絡質量的作用，而且對于提高企業的競爭力也有非常重要的作用。
關鍵詞：移動通信網絡優化；數據挖掘技術；運用
隨著網絡信息技術的不斷發展，人類已經進入了4G時代。各大運營商為了能夠在激烈的競爭當中脫穎而出，紛紛對自身的移動通信網絡進行了優化。移動通信網絡優化，作為一個巨大的系統工程，其對于網絡資源和網絡質量的提高以及企業競爭力的提升都具有非常重要的意義和價值。而數據挖掘技術在移動通信網絡優化中的應用，可以給整個優化工作帶來極大的便利。下面邊對移動通信網絡優化以及數據挖掘技術進行簡單的介紹。
1移動通信網絡優化與數據挖掘技術
1.1移動通信網絡優化
移動通信主要指的是通信的雙方至少有一個處在移動狀態的通信。一般而言，移動通訊系統主要包括移動臺機即MS、網絡子系統即NSS、基站子系統即BSS以及操作和維護子系即OSS構成。而移動通信網絡優化主要指的是對正在運營的網絡進行參數的調整和數據分析，進而找出影響網絡運行的因素并通過某種技術手段使網絡達到最佳的運行狀態的一種方法。移動通信網絡優化主要包括兩個方面的內容，即無線網絡優化以及交換網絡優化。一般而言，移動通信網絡優化是一個長期的過程，主要移動網絡存在，便存在網絡的優化。
1.2數據挖掘技術
數據挖掘技術作為一種新型的科學技術是隨著網絡信息技術的發展而發展起來的。它主要指的是對大量的數據信息進行分析和處理并找到數據之間的內在的聯系，進而得到有價值信息，為科學的決策提供必要的依據的一種科學技術。在具體的實踐當中，應用不同的數據分析的工具，可以對現有的數據及數據模型進行有效的分析，進而從中找到數據之間潛在的聯系，并進行相關的預測。根據上文對數據挖掘技術的分析，其關于數據分析的方法主要包括以下幾個方面內容：
①關聯分析法，利用這種方法可以發現給定數據之間的聯系，即找出其關聯性；
②序列分析法，該方法和關聯分析法相似，但是和其相比，序列分析法更加側重于對給定數據之間先后關系的分析；
③分類分析法。這種方法主要可以將數據的組和集合進行不同的標記記錄，進而實現對網絡功能異常情況的檢測。
2移動通信網絡優化中數據挖掘技術的基本原則
2.1分布式處理方法的科學應用
由于在移動通信網絡當中的數據資料規模十分龐大，這種情況無疑增加可移動通信網絡優化的難度。所以，在移動通信網絡優化的過程當中絕對不能僅僅依靠一個服務端口的單純的融合來對網絡進行優化，而且同時也不能依靠一個簡單的優化體系來對其他的過程優化。而要進行富有層次性和區域性的方法進行系統的優化，所以在進行數據和信息的處理分析時，必須要用分布式處理方法對移動通信網絡進行優化。
2.2移動通信網絡階段性分析的科學應用
由于移動通信網絡兼具復雜性和廣泛性的特點，因此在實際的網絡優化過程中很難對整個移動通信網絡進行非常全面有效的分析。所以，這就需要人們有針對性的對移動通信網絡的每個階段進行細致而有效的分析。在階段性的分析完成之后，還要對其進行系統的總結，藉此為下一個階段的分析提供必要的參考。在對每個階段的分析完成之后，還需要對各個階段的分析結果進行研究，發現各個階段的內在聯系，進而達到為移動通信網絡優化提供參考的目的。
2.3智能性數據挖掘的基本要求
在移動通信網絡優化過程中使用數據挖掘技術必須要遵循一定的要求，所以在對相關的數據資料進行整理時，一定要注意工人專業技術和數據挖掘技術的有機結合，從而實現自動化和智能化的數據信息分析。而對于從事移動通信網絡優化的工作人員而言，必須要有非常扎實的理論功底，只要這樣才能保證移動通信網絡優化工作更好的開展。
3移動通信網絡優化中數據挖掘技術的應用
3.1利用數據挖掘技術對站點的合理選擇
站點對于移動通信網絡優化而言無疑具有非常重要的意義，移動站點的對少直接決定了運營商投資規模的多少，而站點位置的選擇則對移動網絡質量的好壞也有很重要的影響。在移動通信網絡優化的過程當中應用數據挖掘技術，可以對站點選擇的合理化水平起到提升的作用。其具體的方法是在初始可行解的基礎之上，進行具體的特定方位的搜索，在一個過程中讓相關的目標函數值變化最多的進行移動。這樣一來，不僅能夠較為合理、科學的對移動站點進行選擇，而且還可以大幅度的降低移動運營商在這方面的資金費用。與此同時，用于設備維修的資金也會相應的減少。這樣一來，無疑也會獲得更多的利潤。
3.2科學研究掉話現象
對于移動通信網絡當中存在的掉話現象的具體的分析，主要是建立在對數據挖掘技術的基礎之上的，同時在研究的過程中還要注意對相關數據和資料的研究。在此基礎上，還要針對具體研究的類別情況，才能在最快的時間之內查出在移動通訊當中出現掉話現象的緣由。因此，在優化移動通信網絡的過程當中有效的應用數據挖掘技術，不但能夠實現實踐序列方法的有效的利用，而且還能夠保證對話務出現的特點以及原因進行有效而快速的分析，從而實現全面系統的分析和研究移動網絡中電話現象出現的原因的目的。
3.3利用數據挖掘技術還可以提升干擾分析的準確程度
數據挖掘技術在優化移動通信網絡的過程當中一個非常重要的方面便是對移動通信網絡的干擾數據進行分析。例如在對上行干擾進行分析時，其計算的公式為上行干擾功率=干擾UE上行發射功率+干擾UE到目標基站的路徑損耗+目標基站對干擾UE的上行智能天線增益。而在對下行干擾進行分析時其計算的公式為下行干擾功率=干擾基站對干擾UE的下行發射功率+干擾基站到干擾UE的路徑損耗+干擾基站對目標UE的下行智能天線增益。因此，利用數據挖掘技術對移動通信網絡進行干擾分析，不僅能夠以較快的速度找到干擾的物體和干擾的位置，而且還能夠較為及時的對這些問題進行處理，從而保證移動通信網絡的正常平穩運行。
3.4數據挖掘技術在移動通信優化中話務預測的具體應用
在進行網絡規劃的過程當中，需要對移動通信過程當中的話務情況進行預測，并根據具體的預測情況進行相關硬件設施的投資建設。當話務預測過高時可能會導致硬件設施采購過多，而造成資源的浪費。當話務預測過低時，又會造成大量話務的溢出，進而導致收入情況的損失。而利用數據挖掘當中時間序列預測的方法可以較好的解決這一問題。該方法主要指的是，通過對過去相關的歷史數據的研究，來對未來的需求進行有效的預測。具體而言就是在對未來預測的過程中，分析并發現事物的變化特征以及發展規律，從而為話務預測提供有效的參考。
4結語
隨著4G網絡發展的不斷深入，人們對移動通信技術也提出了更高的要求。在這種情況下，在移動通訊網絡優化的過程中有效的利用數據挖掘技術，不僅能夠更好的提升網絡的質量，而且對于降低移動運營商的投資成本，提升其利潤，提高市場競爭力都具有非常重要的意義和價值。
參考文獻：
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