基于云計算的電信通信網絡關系分析技術研究與應用

程洋　楊艷嶺

摘 要：通信網絡技術及計算機技術的快速發展，云計算的概念得以提出，并在各個領域中得到了廣泛的應用，隨著云計算技術的發展，在電信網絡關系分析技術中也應用了云計算，本文就對云計算的發展現狀進行分析，并簡單分析了其在客戶價值預測、好友推薦、社團特征結構化存儲等電信通信網絡關系分析中的應用。

關鍵詞：云計算；電信通信網絡；關系分析；應用

1 云計算的簡介

如果站在技術的角度對云計算進行分析，可以將其看作是一種基礎性的設施，其主要的架構構成是在其上搭建多個的框架，云計算的概念可以通過分層模式進行體現，其具有虛擬化的物理硬件層，能夠為整個系統提供一個非常靈活的自適應平臺，為了能夠在各個層次上都能對其業務需求進行良好的響應，云計算可以給予SaaS平臺、PaaS平臺、IaaS平臺來進行計算。

2 云計算的發展現狀

目前在云計算的研究及應用過程中，賽門鐵克、Redhat、SUN、Oracle、微軟、IBM等主流的軟硬件生產商都在進行云計算的相關研究，并提出了具有自身特點的云計算體系及架構，并且投入了大量的資金及技術來進行云計算的研究，各個廠家所提出的云計算的架構雖然有一定的差異，但是總體上的概念沒有太大的區別，但是各個廠家對于云計算的概念理解及研究視角卻有著較大的差別。另一方面，雖然云計算經過了一段時間的發展，取得了較大的進步，但是在其主要的技術應用中，還存在著一些有待解決的問題，例如多個虛擬機的功能融合、QoS問題、云環境下的安全問題等。

3 云計算在電信通信網絡關系分析中的應用

3.1 基于云計算的客戶價值預測

在電信通信網絡中的客戶價值預測工作中，通常涉及的知識面非常的廣，需要進行大量的計算，而如果將云計算應用于客戶價值預測中，對用戶信息及通話信息的相關數據進行深層次的挖掘，應用分位點的概念，對新入網的用戶進行有效的價值預測，該種預測方法與傳統的絕對區間劃分的預測方法，能夠有效的降低預測誤差。

其主要的預測流程為：將客戶信息及通話記錄中的有效字段進行抽取，然后將相應的字段進行合并連接；然后對用戶的所在區域、年齡、性別等進行解析，解析完成之后將不符合篩選要求的用戶予以剔除；然后將通話時長作為主要的參考依據，結合分位點，將相關的通話記錄進行有效的分類，如果在分類的過程中采用了n-1各分位點，那么可以根據此分位點將所有的用戶劃分為n類，然后根據類別劃分的不同，將n類記錄分別進行存儲，依據分好類的n個文件的不同類別，分別對其進行bayesian模型的訓練，然后還要運用測試集對相關的模型效果進行檢查對比。

3.2 基于云計算的好友推薦

在運用云計算進行好友推薦的計算時，主要的參考依據是用戶的熟悉度及相似度，這種計算方法在電信通信網絡關系中具有非常廣泛的應用前景，計算中的絕對量是熟悉度，通過二度好友的貢獻度及熟悉度來進行二度好友的查找，通過這種算法能夠得到二度好友的相關熟悉度，然后會根據相關的熟悉度對朋友的屬性進行加權算法，最終能夠得到非常精確的偏好特性，在該種計算方法中，會根據電信數據的特點，提取交流時長、交流頻率等信息，通過對二度好友的屬性相似度、用戶偏好、熟悉度等進行計算，然后可以得到用戶之間的總的推薦度，最后把總相似度較高的二度好友推薦給用戶，使得好友推薦更加的精確。

其主要的計算流程為：首先對一度好友之間的相似度進行計算，通過對一度好友的熟悉度的計算，能夠得到相關的二度好友關系，然后再對其相似度進行計算，并要根據一度好友計算出用戶的環境偏好，然后通過用戶自身屬性、環境偏好及二度好友的熟悉度，計算出總的推薦度，根據總推薦度的高低，為用戶進行好友推薦。

3.3 基于云計算的電信社團特征結構化存儲及驗證

將云計算應用于電信社團特征的結構化存儲中，其主要的計算方法是：根據一個月之內的通話記錄分析，對其中所存在的社團屬性進行統計分析，然后根據社團特征提出一種存儲方案，并根據相關的通話網絡來進行驗證，對社團結構特性的統計分析進行歸一化，并將其在相關的結構中進行存儲，為進行二次的深入分析提供方便，在進行方案驗證時，將社團作為研究單位，對其整體感興趣的數據的分布情況進行分析，并將其與之前的研究數據進行分析比較，并對不同的特征進行統計。

其主要的計算流程為：首先要對社團中存在的各種屬性進行統計，如果存在沒有統計的屬性，要對其單屬性進行統計，然后將其統計特性進行歸一化處理，制定出統計特性的概率分布情況，然后將其進行一致化處理，并將其結果存儲于上述的存儲結構當中。

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