移動通信網絡中數據采集與數據挖掘的應用

趙 強，秦紅彥

（河北遠東通信系統工程有限公司，河北 石家莊 050200）

0 引 言

數據挖掘和數據采集在移動通信網絡中具有廣泛的應用背景，可以幫助運營商提供更好的服務，確保網絡安全，也能起到優化網絡的作用。因此，在研究移動通信網絡的過程中，應該將重點放在數據采集與數據挖掘上，不斷豐富技術內涵，從不同角度出發，提高技術應用的可行性，解決當前移動通信網絡發展中出現的問題。

1 數據采集與數據挖掘概述

1.1 數據采集

數據采集是通過利用各種手段及工具，對數據進行收集、提取以及整理。在信息時代下，數據采集可以為決策和發展提供支持。數據采集分為多種類型，包括網絡爬蟲、傳感器等。網絡爬蟲是一種自動化的數據采集技術，可以通過模擬瀏覽器的方式對網頁進行訪問，抓取其中包含的數據[1]。傳感器則是安裝在設備中，快速收集各類數據[2]。移動通信網絡中，可以通過各種手段和技術收集、整理以及存儲數據，包括用戶通話記錄、短信、網絡流量等。同時，該技術也能應用于網絡優化和故障排查，了解網絡的負載情況、流量分布等，保證網絡能得到合理完善，將故障精準排除，提高網絡的穩定性與安全性。

1.2 數據挖掘

在移動通信網絡中，數據挖掘能夠從海量的網絡數據信息中挖掘最有價值的數據。近年來，隨著移動通信網絡技術的不斷發展和普及，移動通信網絡中產生的數據量逐漸增加，信息種類更為豐富，具備較高的潛在價值。通過數據挖掘，可以幫助運營商和服務提供商快速了解用戶行為，明確網絡的整體性能，同時合理且有針對性地進行改進與優化[3]。還可以及時了解用戶的通信習慣、地理位置等信息，為運營商提供用戶行為預測、定位服務等決策支持。

現階段，數據挖掘可以在多個方面中應用，如用戶行為分析，通過挖掘用戶的通話記錄、短信記錄等，明確用戶的通信習慣以及偏好，從而為個性化服務的制定提供依據。也可以幫助移動通信網絡供應商及時發現異常或者欺詐行為，提高網絡的安全性和穩定性。此外，數據挖掘對移動通信網絡優化有促進作用，通過分析網絡中數據流量、信號強度等，幫助運營商對網絡布局整體優化，促進網絡容量以及覆蓋范圍的提高，增強用戶的通信體驗。

2 移動通信網絡中數據采集與數據挖掘的應用原則

在移動通信網絡中，為保證數據挖掘與數據采集應用的合理化、科學化，應該嚴格依照相應原則，具體包括：一是合法合規。基于相關法律法規和政策，在對數據挖掘和數據采集應用過程中，應該保證數據采集的合法性和合規性，讓用戶的個人隱私權益得到保護[4]。二是匿名化處理。數據挖掘與數據采集的過程中，應該采取科學的方式對個人身份進行匿名化處理，以便保護用戶的隱私。三是數據安全保護。在移動通信網絡中，數據挖掘和數據采集的應用一定要嚴格遵循數據安全保護原則，采取必要的安全措施，增強數據的安全性與完整性。例如，通過對加密技術、訪問控制、安全存儲等方式的應用，避免數據出現泄露、篡改等問題，不出現沒有經過授權便私自訪問的情況。四是數據用途限制。要保證途徑的合法性，禁止將數據應用于其他方面。根據數據采集的目的，合理確定數據的保留時間，并在數據不需要時及時進行刪除或者匿名化處理。

3 移動通信網絡中數據采集的應用

3.1 TD 測試和數據采集

TD 測試和數據采集是通過在網絡中部署專門的測試設備來收集與分析網絡性能數據的過程。在移動通信網絡中，TD 測試和數據采集可以用于網絡規劃及優化，通過對網絡進行測試和數據采集，及時了解網絡的覆蓋范圍、信號強度、網絡容量等情況，并根據需求進行網絡規劃和優化，提高網絡的覆蓋率與服務質量。同時，可以將TD 測試和數據采集用于故障排除與問題診斷，當網絡出現故障或用戶遇到問題時，通過測試和數據采集定位問題位置，及時分析網絡性能數據，找到問題所在，并采取相應的措施修復，保障網絡的可靠性和穩定性。

3.2 MR 數據采集

數據采集技術主要用于獲取用戶設備和基站的數據。測量報告（Measurement Report，MR）指的是業務信道每480 ms、信令信道每470 ms 進行一次數據發送，對原始數據的統計和計算，并將其發送給基站子系統的操作、維護中心，同時合理計算數據，對數據進行快速存儲。

通過對MR 工具的合理利用，快速采集信息數據，應用于無線環境中實現全網評價，以此替代大量路測與定點測試工作，節約運維成本，提升工作效率。該技術在使用過程中可以對用戶通話的具體發生過程合理分析，生成測量報告，并作為網絡評價的主要標準。MR 數據采集與TD 測試和數據采集相比，針對性更強[5]。在MR 數據采集技術使用期間，對數據展開全方位的挖掘與采集，深入分析用戶行為模式，了解小區分布情況等各類信息，確保網絡優化策略的制定能有據可依，增強各項決策的可行性。

3.3 KPI 數據采集

在移動通信網絡優化中，通過應用關鍵績效指標數據采集技術（Key Performance Indicator Data Collection Technology，KPI DCT），提高數據采集的效率和質量。通過測試和統計運營維護中心（Operations and Maintenance Center，OMC）的性能，重點測量數據承載基本單元，通過部署專門的網絡監測設備采集KPI數據。這些設備可以監測信號強度、呼叫成功率、數據傳輸速率等指標，并將數據上傳到中央服務器進行存儲和分析，提供準確的KPI 數據，并能夠實時監測網絡狀況。KPI 數據采集和上報的方式如圖1 所示。

圖1 KPI 數據采集和上報的方式

4 移動通信網絡中數據挖掘的應用

4.1 站點選擇

在移動通信網絡中，為保證數據挖掘技術應用的合理化與科學化，應該對移動通信網絡合理分析。針對4G 和5G 網絡，在使用期間，通常會采取移動通信供應商設置基站的方式，達到連接網絡的目的。但在實際建設過程中，移動站點的運營成本高，同一個基站可以承受的用戶數量有限，因此采取何種方式建設站點已經成為當前各大移動通信供應商急需解決的重要問題。通過使用數據挖掘合理分析用戶數量，找出高峰時間和網絡適應的低峰時間段，并根據獲取的數據信息為移動通信供應商的精準決策提供參考依據，合理規劃和建設基站點。各個基站在運行期間，由于所處的環境特殊，不可避免會被各種因素影響而出現問題，需要及時開展維修檢查工作，確保網絡用戶能獲得優質服務。通過數據挖掘，對相關數據信息快速挖掘，結合挖掘的信息，幫助供應商選擇合適的時間維護基站，讓用戶的損失降到最小，提升網絡服務質量與水平。

4.2 干擾分析

在網絡應用過程中，很容易出現電磁波、磁場等干擾問題，可以通過數據挖掘幫助移動通信商對干擾網絡的干擾源進行定向分析，根據獲取的信息制定調整對策，保證廣大用戶在使用網絡時，整個過程更為高效、穩定、安全。技術人員在應用數據挖掘過程中，可以借助其中的數據分析功能，找尋用戶應用程度較高的信息或者數據，提高使用頻率，拓寬開放通道，在保證干擾因素全部清除的基礎上，提升服務水平。

4.3 掉話分析

在移動通信網絡使用期間，掉話現象與干擾現象均會給用戶造成不良體驗，為應對此類問題，可以應用數據挖掘，精準掌握信息的特點，篩選與分類錯誤的信息。例如，利用聚類分析將用戶和通話記錄進行聚類，找出相似的用戶和通話模式，從而發現掉話的共性和規律；應用關聯規則發現通話質量和其他因素之間的相關性，進一步找出引發掉話的原因。與此同時，移動供應商可以結合錯誤的信息，找出網絡傳播期間的不足，明確錯誤出現的緣由，并根據錯誤原因對整個過程進行調整與優化。對于信息丟失的問題，移動供應商可以通過數據挖掘找尋丟失的部分信息，讓丟失信息快速還原，確保部分難以找尋的信息可以在短時間內修復和調整，保證用戶可以應用到流暢的網絡。

4.4 切換分析

在移動通信網絡中，通過對數據挖掘的應用，移動通信商家可以準確判斷用戶的網絡使用情況，并做好數據切換分析。數據挖掘可以結合具體情況，準確判斷與分析，明確用戶使用網絡時進行數據切換的原因，如信號強度不穩定、基站負載過高等，同時根據實際情況制定網絡優化與調整方案。在分析數據時，可以使用數據挖掘算法，如聚類、分類、關聯規則挖掘等，這些算法可以識別出切換的模式和規律，掌握切換的原因和影響，并以此為依據，做好數據優化，增強用戶使用網絡的體驗感。此外，通過改善基站覆蓋范圍可減少切換的需求，從而提高信號傳輸質量，減少信號強度波動。當前，4G 網絡和5G 網絡并不是移動通信網絡的最終形態，仍然需要更新，通過數據挖掘，做好未來網絡切換的準備工作，使切換過程更加高效，讓用戶獲得良好體驗。

4.5 分布分析

通過數據挖掘，可以幫助移動通信商合理布局通信基站，提升網絡覆蓋率，確保區域網絡應用的流暢性。部分網絡使用過程中，如果頻率較高，則會經常出現網絡堵塞的情況，或者基站很難讓用戶的使用要求得到滿足。針對此類問題，可以利用數據挖掘，對基站的承載力精準檢測，并根據實際情況，適當對基站擴大或者改造。對于現階段存在的基站承載力溢出過多問題，可以適當調整基站的應用情況，讓服務器的使用數量減少，達到優化服務整體質量的目的。

5 結 論

科學技術的發展為移動通信網絡的普及提供支持。在移動通信網絡中，通過應用數據采集和數據挖掘可以合理收集、整理與分析信息數據，科學處理和保存數據，促進操作效率的提高。因此，為充分發揮技術優勢和價值，提高移動通信網絡運用的合理性，應不斷優化數據采集和數據挖掘技術。