浅谈数据挖掘在网络优化中的应用

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1、浅谈数据挖掘在网络优化中的应用摘要：在21世纪，随着计算机技术的迅猛发展，世界开始全面步入信息呈爆炸式增长的网络信息化时代。大数据将给各行各业带来巨大的经济价值。数据挖掘技术成为高效利用数据、发现价值的核心技术。网络优化是确保网络质量，提升网络资源利用率的有效手段。近年来，随着网络容量的不断提升、网络用户数的不断增加、网络设备的多样化，用新技术和新方法替代传统网络优化手段成为一种趋势，尤其是在数据挖掘技术兴起的大背景下，其在网络优化中的作用日渐突出。该研究对数据挖掘在网络优化上的应用进行探讨。中国8/vie　　关键词：数

2、据挖掘网络优化应用　　中图分类号：G64文献标识码：A：1672-3791（2017）02（b）-0001-02　　2008年以来，随着电信运营商重组的完成，我国移动通信网络优化覆盖市场出现了爆发性增长。由于是全业务竞争，各运营商更加强调服务水平。同时，伴随移动通信规模的不断扩大，通信系统开始进入收费维护服务周期，网络维护工作的重点也逐渐转移到网络优化方面上来，电信运营商需要不断增加网络优化覆盖方面的资本支出，以提升移动通信网络质量。如今随着4G规模商用，移动网络仍然是三大运营商未来几年的竞争重点。移动通信网络优化已成为

3、移动通信行业发展的关键点。数据挖掘技术在网络优化中的应用，能够极大地便利整个优化工作的开展。下面，该研究从技术角度对此进行分析。　　1移动通信网络优化中数据挖掘技术的基本原则　　1.1科学应用分布式处理方法　　数据挖掘技术是处理海量数据时的一种高速计算方法，被称为机器的母语，又可具体分化为几大类。其中，数据挖掘技术中以虚拟化和弹性可伸缩为技术核心的分布式处理方法较集中式处理方法而言，在处理计算能力耗费巨大的应用时，通过将该应用分散化处理，在时间及效率上具有明显的优越性。　　优化网络工作，是一项规模宏大的条理性、系统性工程

4、。这项工程影响范围广阔，关联的技术类型种类繁多，要对海量的数据进行分析处理。因此，利用数据挖掘技术优化移动通信网络不可能一蹴而就，在移动通信网络优化的过程当中一定要避免只借助一个服务端口的单纯融合来对网络进行优化，当然也不能只借助一个简单的优化体系来优化其他的过程。科学应用分布式处理方法，在将各项数据转化为有用信息的过程中注意区域间的差异性和优化过程中的等级秩序问题。Hadoop、Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而S

5、torm常用于在线的实时的大数据处理。　　1.2科学应用移动通信网络阶段性分析　　移动通信网络是一个多用户通信系统和网络，系统和网络结构复杂，这就决定了开展全方位且富有成效的网络优化工作所面临的难度。因此，在利用数据挖掘技术优化移动通信网络的过程中，要科学应用移动通信网络进行阶段性分析，通俗来讲，就是“有的放矢”。目前，移动通信网络发展已经经历了4个阶段：第一阶段是1G的模拟网络，第二阶段是2G窄带数字网络，第三阶段是3G宽带网络，还有我们正在经历的第四阶段，即4G网络。移动通信网络发展呈现的阶段性特征，需要我们对其各阶

6、段的发展进行全面的、系统的、本质的分析，归纳后再为下一阶段的分析提供有意义的借鉴。同时，在阶段性分析的基础上对分析结果进行进一步的探究，挖掘各阶段之间本身固有的联系，最终对网络优化目标的实现有所裨益。　　1.3遵循智能性数据挖掘的基本要求　　随着信息技术的飞速发展，数字化、网络化和云计算正在与人们的生活日益融合，而智能化的概念也开始在各行各业及人们的生活中逐渐蔓延开来。该研究在前文已指出，在利用数据挖掘技术优化移动通信网络的过程中，要科学应用移动通信网络阶段性分析，而在此基础上要注意同时满足智能化的需求，以便在智能环境中

7、有关阶段的服务器中提升任务分配的效率和自动化程度。利用数据挖掘技术的网络优化系统在智能性上通常与一般优化系统存在着较为显著的差异，它所采用的人工智能技术，是数据驱动的智能，是基于数据所产生的智能。通过运用智能技术，自动完成数学建模，进行信息化的数据分析，挖掘出有价值的知识和信息，进而指导网络优化人员的工作。遵循智能性数据挖掘的基本要求，在对相关的数据资料进行条理化分析时，不仅在技术层面有所要求，还要求网络优化人员自身具备牢固的理论功底，对数据挖掘技术有深入透彻的了解。　　2数据挖掘技术在移动通信网络优化中的具体应用　　2

8、.1对站点的合理选择　　移动通信无线网络设计的流程通常情况下为根据不同技术体系的链路预算，计算得出不同区域各站点的覆盖半径，得出区域的站点个数。然后网络工程师确定出合适的站点位置，利用无线规划工具对方案进行提前模拟和规划，生成网络规划报告，预估无线网络覆盖效果。如果报告反映出该方案实现了设计目标，满足了用户需求，就表