4G環境下移動通信網絡優化中數據挖掘的應用研究

韓建華

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4G環境下移動通信網絡優化中數據挖掘的應用研究

韓建華

中國聯合網絡通信有限公司濮陽市分公司，河南 濮陽 457000

目前，4G移動通信作為我國最為優秀的通信方式，給我國人民的生活質量作出了重大貢獻。但是在實際過程中，由于無線通信自身的移動性及復雜性讓其在發展過程中困難重重。為了保證其能夠給人民提供更為優質的服務，就需要對其進行優化改革。通過數據挖掘概念與其相結合的特點進行分析，希望能為4G網絡優化帶來借鑒意義。

4G環境；數據挖掘；移動通信；網絡優化

4G移動通信網絡在不斷的發展過程中，其通信環境、用戶分布、用戶使用行為也在不斷發生變化。同時，根據市場的需要，其規模與網絡話務模型也在進行改變，從而導致了網絡的性能與最初的設計發生偏離。為了更好地發揮4G移動網絡通信的作用，采用有效的數據挖掘很有必要。通過對其進行優化，能夠保證用戶的使用安全，并根據市場的需要，不斷的為用戶提供更為優質的服務。

1 數據挖掘的概念與分析方法

1.1 數據挖掘的概念

作為隨著我國科學技術發展而崛起的新技術，數據挖掘技術能夠在龐大的數據系統中對具有潛在利用價值的規則及模型進行收集，應用不同的數據分析工作，對已經完成收集的數據信息及模型進行分析，對兩者之間的關聯性特征進行獲取，將其作為基礎，進行預測工作。所以，利用數據挖掘技術能對其描述性功能及關聯性功能進行發揮，在對數據進行收集和分析中也具有一定的優勢。

1.2 數據挖掘的分析方法

關于數據挖掘的分析方法主要有以下三點：

一是分類分析法。應用該方法能夠對數據組進行標記，對這些標記進行一定的記錄，通過應用數據挖掘技術能夠對信息數據進行獲取，還可以對之前做過的標記進行分析和檢查。通過應用分類分析法，網絡中出現的質量問題及威脅能夠被及時發現并解決。二是關聯分析法。通過對給定的數據組進行充分分析，能夠保證兩者之間的關聯性能在最快的時間內被探尋出來，對兩者之間存在的潛藏關系進行一定的挖掘。三是序列分析法，它與關聯分析法之間存在著一定的相似性，主要表現為它們都是應用數據之間的關聯對存在的入侵行為進行研究。究其不同點，序列分析法與關聯分析法相比，側重方向有明顯的不同，其主要是對數據之間存在的前后關系進行深入挖掘和分析[1]。

2 4G移動通信網絡的特點分析

第一，多類型用戶并存。以動態網絡和變化的信道條件為依據，4G移動通信系統能夠實現自適應處理，促使低速與高速的用戶和各類型的用戶達到共存與互通效果，從而滿足不同用戶的不同需求。

第二，靈活性強。4G通信以用戶通信中變化的業務需求為指導，采取相對應的措施，進行有效處理，利用4G智能技術，實現資源的自動分配[2]。

第三，復雜性。4G移動通信網絡面對的用戶眾多，而且用戶之間都存在著一定的聯系和影響，這就要求在使用4G移動通信網絡的過程中，不同用戶之間互不影響、互不干擾。移動通信系統與衛星通信之間存在著一定的關聯[3]。

第四，傳播復雜性。移動網在通信的過程中處在一定的運動狀態，電磁波在傳播的過程中會因為周圍環境的復雜而深受影響。電磁波的傳播不僅具有折射、反射等效應，而且還存在著一定的多普勒效應。所以，在通信過程中很容易出現信號干擾以及通話延遲等問題，嚴重影響了通話質量。目前，流行的4G通信網絡也要針對這一問題引起足夠重視，降低傳播系統性對通信性能造成的不利影響。

第五，兼容性好。4G能夠實現全球標準化服務，具有兼容2G與3G的功能，促使所有移動通信用戶均可享受4G服務。

3 數據挖掘在4G移動通信網絡優化中的運用原則

在應用過程中要遵循以下原則：

第一，要實現通信網絡的智能性原則。4G移動通信網絡非常復雜，難以對其進行全盤研究，這就需要對同一層次的本層次數據進行分析。數據分析要具有連貫性、智能性，保證獨立分析的任務能夠在不同層次的服務器中進行分散。第二，合理利用分布式處理原則。由于其數據內容龐大，對網絡進行優化工程浩大。所以，不能只采用一個服務器，優化系統也不要過于簡單。在優化的過程中，要對層次和區域進行劃分，采集和處理過程匯總要堅守分布式原則。第三，智能性數據挖掘與分析原則。在利用數據挖掘技術進行優化的過程中，要對數據挖掘和人工技能兩項技術進行合理應用，確保自動化和智能化分析能夠有效應用。要做好總結，為操作人員提供數據支持，為網絡的優化和調整產生幫助。

4 4G環境下數據挖掘在移動通信網絡優化中的應用

第一，要幫助其進行合理的站點選擇。將數據挖掘技術應用其中能讓站點選擇更加合理，采用禁忌搜索法能夠從初始可行解出發，選擇一系列的特定搜索反省為試探，特定目標函數值進行移動，選擇合理的移動站點，降低投資費用，減少維護成本。第二，幫助其進行有效的干擾分析。利用數據挖掘技術的相關搜索法對通信網絡進行干擾分析，能夠盡快找到干擾部位及干擾源，及時進行干擾處理，為網絡的優化進行保障。第三，幫助其進行合理的掉話分析。通過數據挖掘技術能夠進行CSM掉話分析，對信息數據進行分類，保證盡快找到掉話的原因。采用數據挖掘技術能有效利用實踐序列方式，對話務變動的過程和規律進行分析預測，找出話務變化特征，提高分析效率，對掉話問題進行統籌分析。第四，幫助其進行充分的切換分析。運用數據挖掘技術中的統計特征分析法能夠對優化配置參數的范圍進行數據分析和處理，調整配置信息，有效避免手機終端基站難以自行切換而產生問題。第五，幫助其進行網絡覆蓋分析。非數據挖掘技術進行應用和分析，能對目標數據進行合理測試，對移動設備與網絡覆蓋面積的相關性進行分析，能保證調試人員迅速的找到關鍵問題。

[1]余海波.大數據在電信移動通信網絡優化中的應用[J].廣西通信技術，2014（4）：8-11.

[2]陳孚.4G環境下數據挖掘在移動通信網絡優化中的運用[J].通訊世界，2015（7）：93-94.

[3]陳紅霞，張連星，楊業磊，韓靜.4G環境下數據挖掘在移動通信網絡優化中的運用[J].通訊世界，2015（18）：12.

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1009-6434（2016）02-0006-01