基于大数据分析的移动互联网用户感知评估系统

随着移动通信网络的逐渐演进和智能终端的迅猛发展,移动互联网业务层出不穷,竞争非常激烈,而让用户获得良好的业务感知成为在竞争中胜出的关键.移动互联网用户感知评估系统针对移动互联网各项主流业务搭建了一套用户感知评估体系,为每项主要业务设计了一套KQI(key quality indicator)以及具体的识别、提取、计算方法.利用用户感知评估系统对海量数据分组的大数据分析还原复现了用户的业务行为,并从各个维度计算获得了各项KQI的得分,实现了全面、及时、准确地评估移动互联网业务用户感知,从而为网络运营商和移动互联网公司提供高附加值的数据支撑.     

基于用户分布和用户感知的无线网络规划方法

通过对移动用户上网流量详细记录数据的挖掘分析,从高ARPU用户、高流量用户、高价值用户、漫游用户和终端等方面探索基于用户分布和用户感知的规划方法,实现网络能力与市场需求的精准匹配。     

基于大数据的用户感知提升评估分析

电信网络质量一直是用户关注较多的热点问题之一,也是影响用户使用体验的重要商业要素,可以说网络感知的好坏在一定程度上是用户选择运营商的重要依据,这就需要建立新的用户感知评价体系,准确定位网络问题,最大限度提高用户感知。     

基于XDR大数据分析的高架用户识别技术

城市高架路场景下,用户行驶速度相对较快、人流密集,客户对通信体验要求更高。首先,介绍了网络质量管控大数据平台体系架构;其次,设计了基于XDR大数据分析的高架用户识别的算法;最后,通过XDR大数据分析处理,与高架路段指纹库匹配,输出高架用户运动轨迹,提升了高架用户识别准确性,为高架路无线网络质量监控提供辅助支撑。     

基于网络运维的大数据分析安全感知策略研究

随着网络规模和应用的场景逐渐扩大化,网络安全威胁也在随着规模的扩大而不断增加,单一的网络防护技术,已经不能满足现在的网络安全的要求,网络动态安全管制可以从整体上动态的反映网络安全现状,并且对于网络安全问题发生的趋势进行预测,和大数据相关技术的发展正为其提供了数据上面的支持,为大规模的网络安全动态感知研究突破创造的机遇,文章将介绍网络安全态势概念及技术基础,对于利用大数据展开与多元日志网络安全动态研究进行探讨。     

基于大数据分析的电力线路线损故障诊断与预测

针对电力线路线损故障的诊断与预测问题,基于大数据分析,运用数据挖掘技术,提出线损故障分析判定规则。通过对IEEE 33节点的10 kV配电网进行仿真实验,采用K均值（K-means）聚类和局部离群因子等算法,实现对电力线路线损异常诊断。实验表明,通过对疑似线损异常的3天数据进行深入分析,能够精准判别线损异常,验证了该算法在电力系统中对线损异常诊断与预测的可靠性。     

基于大数据分析的TD-LTE网络扩容

基于市场竞争需求,为满足网络发展,中国移动的TD-LTE网络扩容工作提上了日程,通过对现网各种4G业务类型的研究和聚合,对用户业务感知重要因素的分析,经具体城市的业务数据分析和数据拟合,得到对应各种扩容场景下的扩容门限并探讨了当前中国移动TD-LTE网络扩容方法、方式。     

基于K-mean聚类算法的电力营销数据分析

阐述运用BP神经网络,计算所有层的误差函数,在指定的范围内进行样本训练获取权重与阈值,计算矩阵的特征向量并排列成新矩阵,获取特征值和阈值,计算样本到聚类中心的距离得到最优聚类数数据,从而实现基于K-mean聚类算法的电力营销数据分析。     

浅析基于大数据云计算平台的用户感知体系搭建

随着大数据、云计算的快速发展,大数据时代全面到来.在蓬勃发展的移动互联网领域,大数据工具与方法,以及基于这些工具和方法形成的客户管理战略,已然成为互联网企业保有客户、扩大销售、赢得市场的核心竞争力.而随着可获取、可储存数据的爆炸式增长,未来决定一个企业成败的关键,就在于企业获取数据和运用数据的能力.本文旨在探索大数据平台在移动通信领域用户感知管理方面的应用,介绍了笔者所在企业在该领域的创新尝试与经验,希望能推动大数据云计算平台在通信运营商服务管理领域的发展,并提升整个通信运营商行业的客户意识和数据价值意识.     

大数据分析技术的光纤传感谱形复用技术研究

光纤传感谱形复用研究属于传感网络设计里的核心问题,针对当光纤传感谱形复用技术存在的误差大,耗时长等缺陷,结合光纤传感谱形复用的特点,设计了 一种基于大数据分析技术的光纤传感谱形复用技术.首先采用大数据分析技术得到法得到光纤传感重叠光谱数据,并对其进行一定的预处理,然后引入粒子群算法对光纤传感重叠光谱数据实施光纤传感谱形...     

基于大数据技术的流量分析平台方案研究

数据产业进入了高速增长期,实现海量的数据流量分析经营成为运营商需迫切解决的问题。借助大数据相关技术,基于Hadoop架构体系提出了一套流量分析平台设计方案,并提供了详细的软件功能方案和基础架构方案,以期指导运营商流量分析类平台的落地建设。     

基于大数据和AI的网络效能评价体系

为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和AI智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效.     

基于大数据和AI的智能化PeOTN-CO价值分级建网创新与实践

对某省联通PeOTN-CO价值分级建网方法论及实践进行了论述,通过市场空间大数据分析、AI算法及存量政企专线路径和流量等分析,对全省综合业务接入区(CO)进行价值分级,提出聚类标杆配置模型,优先预覆盖高价值综合业务接入点,次优先覆盖中低价值区域,实现政企精品网的价值精准建网,进而全面实现以PeOTN技术为主的本地光网络边缘延伸,打造智能光网络,适配新基建时代的“大带宽”“低时延”等业务需求特征,有效降低网络成本并提高短期投资回报率。     

大数据中一种基于语义特征阈值的层次聚类方法

云计算、健康医疗、街景地图服务、推荐系统等新兴服务促使数据的种类和规模以前所未有的速度增长,数据量的激增会导致很多共性问题。例如数据的可表示,可处理和可靠性问题。如何有效处理和分析数据之间的关系,提高数据的划分效率,建立数据的聚类分析模型,已经成为学术界和企业界共同亟待解决的问题。该文提出一种基于语义特征的层次聚类方法,首先根据数据的语义特征进行训练,然后在每个子集上利用训练结果进行层次聚类,最终产生整体数据的密度中心点,提高了数据聚类效率和准确性。此方法采样复杂度低,数据分析准确,易于实现,具有良好的判定性。     

面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理

视频监控是安防的重要组成部分,智能监控摄像头以其丰富的异常行为识别功能,极大地增强了监控场所的安全。随着部署的智能摄像头日渐增多以及视频监控网规模的不断扩大,海量的视频数据给存储、检索及分析带来了巨大挑战。该文提出智能摄像头异常报警事件驱动的监控视频大数据智能处理方法,具体包括：多点关联分析的异常事件自动预警、事件驱动的监控视频选择性存储以及异常行为事件约束的关联检索,以期提高大数据时代监控视频数据的深度利用效率。实践案例证实,所提方法能够实现异常事件的可信预警,录像视频选择性的高效保存和破案线索的快速发现。     

基于差异化数据集多层分类融合的用户感知反馈算法

在用户感知反馈计算的过程中，传统的反馈算法在多层次用户感知不一致的情况下，数据的差异会使得感知结果产生分类摇摆，导致感知反馈结果不准．为解决这一问题，提出一种基于差异化数据集分层融合的用户感知反馈算法，通过QOE-KQI—KPI三层体系模型获取用户感知反馈结果并且进行分类，计算多层系统感知反馈聚类加权的均值，设定每个层次反馈的加权平均值，消除多层数据的差异性，解决由于数据差异过大带来的感知计算不准的问题．实验证明，这种方法能够有效融合多层用户感知结果，取得了满意的结果．     

大数据分析在宽带精准营销业务中的应用

在大数据时代背景下,以数据挖掘精确识别用户,细分用户需求,推送差异化业务,实现精细化营销已成为未来决定企业竞争成败的关键。本文在查询相关资料的基础上,论述了大数据的基本特征和相关分析算法,分析了宽带业务精准营销的属性约简原则和基本流程,构建了基于大数据的精准营销模式,最后,举例对该模式进行了详细分析,验证其可行性。通过分析可以看出该设计可以有效地帮助企业降低营销成本,提高效率,实现移动宽带精准营销的系统化、精准化、高效化。     

用户数据融合技术研究

重点介绍了当前对用户数据融合技术研究较成熟的3GPP标准相关的定义和架构,提出了基于分离架构的分布式HLR的技术方案和部署建议,并对未来的用户数据融合发展建设提出了思考与建议。     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...