数据挖掘在移动网络优化中的应用探讨

摘　要：随着我国信息技术的发展，3G技术以普遍推广和应用，在信息通讯中对移动网络的要求也越来越高，而在海量的性能数据中，挖掘出有价值的信息是目前移动网络优化的主要工作。本文从数据挖掘的技术特点出发，结合移动网络的特点，探讨数据挖掘在移动网络优化中的应用。

关键词：数据挖掘；移动网络；优化；应用
　　移动通信网是一个不断扩大更新的网络，它的结构、环境、用户分布以及使用行为都在不断地发生变化，随着通信技术的发展，移动网络的规模、网络话务模型、业务模型都在适应市场而改变，这些都会导致网络目前的性能和运行情况与最初的设计要求不相符，因此，需要通过对数据的挖掘，对移动网络实现优化，不断地对网络进行调整，以适应各种变化的需求。
1. 数据挖掘的概念
　　从广义上来说，数据挖掘又叫数据库中的知识发现，简称知识发现。它是一个从数据库中提取有用数据的过程，所提取的数据是在大量而不完整的有噪声且模糊的随机的数据中，提取事的数据是不知道的、可信的、潜在的、有价值的信息和知识；从狭义上来说，数据挖掘就是利用各种分析工具，按照一定的方法在海量的数据中发现并获取模型和数据之间关系的过程，它是知识发现过程中的一个步骤。
2. 移动通信网络及其特点
  2.1移动通信网络概念
　　移动通信网络是移动通信生存和发展的基础，所谓的移动通信，是指通信的双方在进行信息交流时，至少有一方在移动中的通信方式。其中，移动的物体包括行走的人、汽车、轮船和飞机等。
  2.2移动通信网络特点
　　移动通信的快速发展壮大，离不开它具有的优点，总结起来，移动通信网络主要有以下特点：
　　（1）移动性。根据移动通信网络的概念可知，移动就是其最大的特点，移动性是指在通信的过程中，物体可在移动的状态下，不限制于静止的状态，因此它必须是无线通信，或是无线通信和有线通信的结合。
　　（2）传播条件复杂。由于移动体在通信中可能处于运动的环境下，因此，在电磁波的传播会受到环境因素的影响，可能产生反射、折射、多普勒效应等现象，也有可能发生多径干扰、传播延迟和展宽等效应，从而影响了信息传播的质量，这也是移动网络通信需要考虑的一大因素。
　　（3）受噪声、干扰的影响。移动通信易受到噪声的影响，如汽车的鸣笛、工厂机器轰鸣等，同时还受到移动用户之间的相互干扰、邻道干扰、同频干扰等影响。
　　（4）网络结构复杂。移动通信网络是一个面向多用户的网络系统，各用户之间相互联系、相互影响，因此，在通信过程中，用户之间不能相互干扰。另外，移动通信系统与市话网、卫星通信网、数据网等网络互连，从而使整个网络结构更加复杂。
　　（5）设备性能和频带利率要求高。良好的通信设备为高质量通信提供了保证，资源的充分利用有利于降低资本和提高通信质量，所以，要想有高质量的通信资料和低的成本，必须使移动网络有较高的频带利用率和好的性能设备。
  2.3网络优化技术
　　网络优化，是指通过对现在运行正常的网络进行参数的调整，结合数据分析，找出影响网络运行质量的原因，通过实现参数调整等技术手段，使网络处于最佳运行状态的方法。网络优化的目的在让目前的网络资源达到最佳的效益，同时也为今后的网络维护和规划提出合理的意见和建议。
　　网络优化是一个连续漫长的过程，它贯穿于网络建设和发展的各阶段中。在日常网络优化中，我们可利用OMC统计和路测来发现问题，也可通过用户的反映来找出问题。当发现话务统计指标达不到要求、网络质量下降、用户不满意、网络扩容后应对小区频率规划及容量进行核查等情况发生时，都要及时对目前网络进行优化，提高网络通信质量。
3. 数据挖掘在移动网络优化中的应用
　　数据挖掘技术在移动网络优化系统中的作用包括两个方面，即统计分析和预测分析上，其中，数据预处理模块的主要任务是对进入优化系统中的数据实行预处理操作，处理后的数据可以直接存入数据库系统，也可以直接进行在线分析。挖掘分析系统主要负责对数据库系统中的数据挖掘分析，同时也对进入系统的数据进行在线分析处理。经过挖掘分析后的数据生成各种报表作为资料传递给优化人员，也可以在一定数据格式的基础上传递给上级优化系统，在更高层次上实现数据的挖掘分析处理。
　　统计分析包括很多方面，通常可把它划分为干扰分析、覆盖分析、接入分析、切换分析以及掉话分析等。按照GSM网络的拓扑结构，GSM网络优化工作可以分为两个方面，即无线优化与系统优化。其中，无线优化是指对无线空中接口实行优化操作，而系统优化则包括BSS系统、数据库、系统参数等多方面的优化。
　　从上面网络优化的内容不难发现，网络优化的依据主要由两部分组成：测试数据和移动通信交换系统的内部统计数据。优化测试偏向于根据测试内容，直接寻找影响网络运行质量因素，并对其实行优化处理，不注重问题产生的原因。而统计分析与预测分析刚好相反，它侧重于分析问题产生的原因，一方面，统计分析根据问题产生的原因，对影响网络运行质量的因素实现优化，因为只有找到了影响网络运行质量因素，才能有效准地解决问题；另一方面，如果找到了现在影响网络运行质量的原因，那么，在今后的优化工作中，当出现相似问题时，我们就可以根据经验提前解决，从而避免了问题的再次发生。数据挖掘运用到网络优化中预测分析功能和统计分析功能相似，只它们运用的算法有不同而已，预测分析是通过对过去的某一时间的系统数据进行分析，找出现在和未来在某一时间系统有可能出现的情况，提前对系统做出调整，从而避免问题的出现。
结语
　　移动通信是现在最先进的通信方式之一，它给我们的生活带来了很多的方便，但是，由于它又具有移动性、结构复杂、传播条件复杂、噪声、频带利用率高等特点，这就要求我们在使用移动通信网络的时候，需要对其进行优化。另外，随着市场竞争越来越激烈和用户越来越高的要求，这都要求得移动通信网络需要达到最佳的运行状态，有较高的通信质量和系利用率高的设备等技术水平，这是客户的需求，也是运营商的任务。随着数据挖掘的不断深入，网络优化的在深度和广度都得到了很大的提高，在强大的数据分析处理环境下，移动网络将得到更好的优化和完善。
参考文献：
[1]张金仙.浅析数据挖掘技术及应用[J].科技资讯.2008.（29）
[2]范明.孟小锋.数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社.2006 本文链接：http://www.qk112.com/lwfw/jsjlw/jisuanjiyingyong/242981.html