基于XDR大数据分析和AI技术的定轨道路用户感知识别技术

随着网络结构、业务形态、用户模型的不断变化以及大数据、云计算等技术的不断演进,网络运维成本压力逐年上升,依赖于专业测试软件进行道路测试的传统优化模式已经难以满足未来发展的需要,网络优化亟待智能转型.基于定轨道路用户的真实海量数据,通过聚类算法模型对上海全路段用户感知问题进行定位分析研究.研究结果表明,大数据分析和AI算...     

基于XDR与MDT数据实现VoLTE用户感知问题精准定位研究

在目前4G网络的VoLTE业务中,快速准确识别用户通话感知中的掉话、通话断续、单通等问题,并精准定位问题原因,是非常困难的事情。通过基于移动核心网的端到端XDR话单记录数据,结合无线侧MDT测量数据中的RSRP、RSRQ、SINR以及经纬度数据可实现快速高效的问题识别与问题原因定位,提升VoLTE用户业务感知问题的优化效率。     

基于XDR分析互联网业务质量的方案

移动互联网时代,移动用户更加注重使用感知,而互联网业务的好坏直接影响用户感知的优差。文章给出一种基于XDR(外部数据表示法)分析互联网业务质量的方案,即在服务器集群的架构上组建一套系统对XDR数据进行采集、存储、转换处理,再输出数据到前台应用程序,做深入分析优化。方案经应用表明,数据提取、整理的时间可减少1 h以上,数据粒度可细分到用户角度和小区角度,能准确定位互联网业务指标异常变化的原因,提高互联网业务质量分析工作效率。     

基于Unix系统的XDR文件解析及应用

在网络环境中不同的体系结构之间，需要经常性地传输和处理数据，由于XDR采用一种与体系结构无关的方式进行数据结构的封装，就可以克服在数据传输和处理过程中数据格式不一致的矛盾。本文通过对XDR的编码和解码规则的分析，最终在64位UnixAIX系统中实现了XDR文件的解析，并在交易数据采集和处理系统中得到了广泛的应用。     

一种基于FLINK引擎的多接口XDR话单合成方法

随着4G LTE、VoLTE、5G NSA/SA等技术的成熟和业务使用普及,为进一步丰富网络分析工具建设,提高网络运维优化、投诉分析效率,提升用户满意度.本文以VoLTE网络为例进行验证,在传统单接口XDR话单合成的基础上,研究利用Fink流式数据处理引擎提高多接口XDR合成的及时性,进一步提高信令分析速度和准确性.     

基于移动大数据的同一用户识别分析模型

为了有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数,提出一种将聚类算法和呼叫指纹识别算法相组合的算法(CHC-CFA)。运用组合算法结合车辆内乘客携带手机的实时轨迹数据以及历史呼叫指纹数据建立同一用户识别模型,有效地判别出车辆内实际乘客人数,用于判别行驶车辆是否存在超员的异常问题,也可以对当前HOV车道的车辆内乘客数实时监测提供一种新的辅助检测方法。实验结果表明,该模型能有效判别行驶车辆内车载乘客手机数量实际匹配的乘客人数并有较高的检测准确率。     

基于大数据分析的光通信系统关键设备状态识别

为有效分析光通信系统关键设备状态,保障光通信系统安全稳定运行,提出基于大数据分析的光通信系统关键设备状态识别方法。利用无线传感技术采集光通信系统关键设备状态信号,经小波阈值方法去噪后,利用数DL-GA算法检测异常数据信号,将异常数据信号上传至设备状态识别与管理中心,由设备状态诊断模块、设备寿命预测模块、设备识别管理模块,完成对设备状态、寿命的诊断、预测以及可视化管理。实验结果表明：该方法可有效识别光通信系统关键设备状态,信号识别准确性高于99%,识别时间低于187 ms,提高了数据去噪以及异常数据信号检测的效果。     

一种基于大数据分析的网络优化方案

在传统网络优化的基础上提出了一种基于大数据的网络优化解决方案,更好地对运营商全业务网络进行规划与优化。     

基于大数据处理技术的深度学习算法的图像处理优化技术研究

文章通过对人工神经网络算法技术、粒子群算法技术、图像匹配算法进行深入的剖析,对算法的理论原理进行简析,对算法的特点进行分析,对算法在图像处理优化技术中的应用进行解析,诠释图像处理优化技术解决的图像处理中遇到的问题和难题。借助算法来优化处理大数据存在的弊端和难点,进而达到优化图像处理优化技术的目的,使得图像处理过程更加高效、传输便捷、应用方便,给人以视觉上的最真实的实景享受。     

大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析

为了有效避免网络拥堵,文中提出基于大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析方法,准确预测网络流量数据.首先利用经验模态分解处理网络流量数据,获取模式函数分量,分析网络流量的短相关性,然后通过确定数据平稳性、计算平稳时间网络流量序列的自相关系数和偏自相关系数,建立网络流量的预测模型,最后进行了网络流量的仿真实验,实验结...     

基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究

在计算机系统运行以及研究环节中,会存在大量的规模效应,此类状况难以避免,要想有效解决此类问题,就需要利用分布式的处理方式,开展对文件系统的分析。文章对分布式多维联机分析过程(MOLAP)的数据模型进行了分析,从维编码的算法、映射归约(MapReduce)算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。     

基于大数据技术的网络日志分析系统研究

传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案,即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作;建立了一个分层的网络日志分析系统:Syslog完成日志采集,Hadoop负责分布式存储和并行计算,在MapReduce框架下重新实现了IP统计算法。实验结果表明,在数据密集型计算中使用大数据技术可以明显提高算法的执行效率和系统的可扩展性。     

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...     

大数据技术在网络安全分析中的应用研究

针对误用检测方法和异常检测方法缺少对网络风险因素分析,导致网络漏洞检出率较低的问题,提出了基于大数据H adoop技术检测网络安全漏洞研究.构建标准化直接关系矩阵、生成总关系矩阵确定网络风险元素属性,由此分析网络风险.构建Hadoop框架,采集入侵行为漏洞信息,搭建核心装置,处理网络漏洞.避免外力干扰情况下,评估网络漏...     

基于WLAN的无线城市建设研究

随着国家信息化建设的不断发展,无线城市作为城市信息化建设的一项重要举措,已成为衡量一座城市竞争力的重要标尺.从无线城市网络建设出发,详细阐述了网络建设过程中网络规划、网络组网等环节,并对研究成果加以提炼,结合工程实际,对在某市的实际建设案例情况进行了简要介绍.希望能为以后的无线城市建设提供一定的参考价值.     

基于大数据背景下的计算机信息处理技术研究

大数据时代已经到来,必将给社会带来翻天覆地的变化,大数据顾名思义就是“大的”、“海量的”数据,它涉及五个领域,包括数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能和业务分析,巨量的数据在收集、存储、分析方面必然是巨大的工作量,即便依据最先进的计算机信息处理技术,都无法对所有数据进行精细化的处理,不过随着5G通讯技术的发展和大规模商用,必然有促进作用,可以说发展至今,大数据时代才刚刚开始。     

Location publishing technology based on differential privacy-preserving for big data services

Aiming at dealing with prospect knowledge and complex combinatorial attack,a new location big data publishing mechanism under differential privacy technology was given.And innovative usability evaluation feedback mechanism was designed.It gave corresponding solution details for the sensitive attributes and the identity recognition to analyze the quality of service,aimed at privacy protecting for location based big data under situations like combination of location information and non-location information and attacker’s arbitrary background knowledge.Simulation results based on different spatial indexing technology proved that the new publishing model has a higher accuracy under specified privacy conditions for the location query service.     

面向网络大数据的安全分析技术应用

大数据分析技术的蓬勃发展,给安全行业带来了许多新的思路和发展机遇.从电信运营商视角,深入解析了面向Netflow、DPI、DNS等网络大数据资源的大数据安全分析平台的架构、技术实现机制等,并介绍了大数据安全分析产品的相关功能和应用场景.