大数据在移动通信网络优化中的应用研究
郑剑
【摘要】 数据挖掘是对庞大数据库中的有效数据进行挖掘，获得对商业活动、经济社会活动有利的数据。移动通信发达时代，数据挖掘对于网络优化有积极的意义，但同时数据挖掘的实现也存在一定的困难。结合数据挖掘的概念和作用，对其在网络优化中的具体运用进行分析。
【关键词】 数据挖掘 移动通信技术 网络优化
3G网络的快速发展衍生了数据挖掘技术，而随着通信网络开始从3G时代转向4G时代，移动运营商之间的竞争更加激烈。保证移动通信网络的安全、稳定与快速性就是当下的主要任务。要了解网络特征，就需要数据挖掘，对庞大的网络数据进行分析，以便于确定安全隐患，解决安全隐患。
一、数据挖掘技术的概念
数据挖掘是一种新的技术，是大数据时代和移动网络快速发展的一种必然产物。数据挖掘是将信息进行重新整理，针对不同的行业，不同的目的，数据挖掘的方向应存在差异。数据挖掘还注重数据之间的关系，或者数据与事件之间的关系。基于数据挖掘的分析方法主要包括：关联分析法主要是对给定数据集的分析，找到其与组之间的关系，挖掘数据的潜在价值。分类分析法是基于不同类别的数据的划分，主要用于网络监测。序列分析方法与关联分析方法相似，是利用数据之间的关联性来发现入侵移动终端的信息，及时查找网络故障，完成移动通信网络的优化过程。
二、数据挖掘应用于移动通信网络优化的原则
数据挖掘技术的使用要遵循一定的原则。包括通信网络的智能性原则、分布式处理原则等。网络优化是一个复杂的过程，采用传统的技术很难完成任务，基于此的人工智能对其优化完成有着重要的作用，因此人工智能的应用是必要的。另外，大数据时期，将数据分析和挖掘集中在一个服务器上，容易导致系统故障，网络优化要进行多方面考虑，做到分层次优化，全面性优化。从数据采集到数据处理过程都要保证移动通信网络的运行安全。庞大的数据库是现代网络的特点，因此实现全盘分析是不可能的，要对数据进行分析，可以利用分层法先找到有效信息。大数据时期，移动通信网络的优化需要保证智能性和分层性。
三、移动通信网络优化中数据挖掘的应用
1、移动通信优化的内容。数据挖掘技术对于移动通信网络的作用毋庸置疑，4G网时代的到来，移动通信网络的优化主要体现在话务分析、干扰控制、掉话处理、切换问题以及网络覆盖问题等。只有确保移动通信整体的运行安全和稳定，才能保證其顺利发展。其中移动站点的选择，要综合考虑几种影响因素。包括信号覆盖是否满足要求，基站的建设是否可行，周边建筑物和环境是否对网络造成较大影响。目前，在移动站点的选择中，数据挖掘技术主要采用的是禁忌搜索算法、遗传算法、模拟退火算法和神经网算法。通过几种算法的单独使用和交叉使用，可以有效的实现站点的合理选择，使基站的建设更加合理。
2、基于数据挖掘的移动通信故障解决。首先，移动无线网常见的故障形式之一就是链路丢失，俗称断线。基于数据挖掘的故障解决方式如下：手机信道、基站等可能产生掉话的数据信息，并对数据进行集中分析，分析掉话产生的原因。当然，要根据移动链路表现形式采取优先测量的方式，一般在GSM网运行中，赋予数据参数值，如以120s为期限值。在规定时间内，完成连接证明无故障。如连接失败，则应对数据进一步分析，并通过实验来判断的原因。在测试过程中，规定S=0时，为断线。其次，干扰分析和掉话处理是移动通信系统网络优化的核心问题。基站在建立过程中，由于多种原因会受到干扰，干扰一般分为内部干扰和互相干扰两种，其中内部干扰是移动通信网络信道自身造成，互相干扰则是来自宏站的周边建设，或者宏站与微小区之间的干扰。移动通信掉话经常出现，控制移动掉话采用的是综合性数据挖掘方法。掉话的原因有多种，采用关联分析或者神经网分析都能够更快的查出掉话的原因。话务分析是对某一时间段的话务规律进行预测，了解话务特征，制定话务分析原则，话务分析是防止掉话的前提。第三，对于网络覆盖的解决。由于4G网等在建设过程中，基站位置不合理，后期的用户增加等原因都会造成移动通信信号覆盖不足。解决这一问题要基于数据挖掘技巧，对不同网络制式和地区网络需求进行分析。4G网由于采用了MIMO多天线技术，建立PRRU覆盖方式并采用大宽带技术来实现组网覆盖。将数据收集重点应放在流量上，制定不同的解决方案，针对不同的小区制定不同的宽带容量，并且采用并行运行原则，提高网络质量。在业务量少的情况下，设置较小的宽带容量，促进资源的合理利用，满足用户需求，也促进无线网的可持续发展。
总结：移动通信在发展的同时存在着掉话、切换等问题。为了处理这一问题，网络优化是必要的。数据挖掘是对网络通信状态、运行过程中的数据进行合理的收集、整理和处理，对于网络优化具有促进作用。总之，移动通信网络优化迫在眉睫，应对数据挖掘策略具体进行解决。
参 考 文 献
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