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移動通信用戶數(shù)據(jù)挖掘分析論文
摘要：科學技術的發(fā)展促進了移動通信行業(yè)發(fā)展迅速，運營商的網(wǎng)絡建設規(guī)模逐漸完善，移動通信用戶數(shù)量逐漸增多。在網(wǎng)絡運行維護中，運營商積累了大量的數(shù)據(jù)信息，里面記錄著用戶的行為信息，加大對數(shù)據(jù)庫中有用信息的挖掘，是當前移動通信行業(yè)需要迫切解決的問題，對促進移動通信行業(yè)的發(fā)展具有重要作用。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；移動通信；用戶行為；應用
一、移動通信用戶行為分析方法
在移動通信的角度對用戶行為進行分析時，需要對數(shù)據(jù)源進行確定分析，不能憑空去捏造數(shù)據(jù)，需要建立在數(shù)據(jù)源的基礎上，擁有強大的數(shù)據(jù)支撐，能夠確保分析結果具有較強的說服力。我們在運用移動通信設備進行通話時，常會出現(xiàn)一方能聽到聲音，另一方不能聽到聲音的現(xiàn)象，該種情況會對用戶的感知造成較大的影響，產(chǎn)生通話故障。從信令流程上對用戶行為進行分析時，由于通話已經(jīng)建立，但是沒有在網(wǎng)絡和用戶之間建立信令交互，導致無法正確判斷產(chǎn)生單通的原因，并且數(shù)據(jù)的采集、存儲工作也存在較大的難度，在有正常信令數(shù)據(jù)的情況下，沒有用戶面數(shù)據(jù)，需要結合用戶的行為進行定位。大多數(shù)移動通信用戶對于出現(xiàn)的單通情況，會選擇掛掉電話重新?lián)芴枺擁椥袨閷儆诋惓５挠脩粜袨椋捎谝淮瓮ㄔ挼臅r間較長，兩次通話的時間較短，對用戶的該種行為進行分析時，該種方法不具有適用性，導致不同的用戶行為之間存在著一定的差異性[1]。
二、移動通信用戶行為的數(shù)值模型及其應用
�。ㄒ唬┯镁垲惙治龇椒ㄗ龊脭�(shù)據(jù)的預處理工作。用戶行為數(shù)值模型在建立前，需要做好樣本數(shù)據(jù)的收集和整理工作，將原始數(shù)據(jù)作為模型建立的樣本，運用聚類分析方法做好數(shù)據(jù)的預處理工作，確保原始數(shù)據(jù)操作的平均化，為數(shù)值模型的構建提供基礎。同時，還需要充分考慮樣本點的權重問題，運用聚類分析方法進行數(shù)據(jù)源壓縮，數(shù)據(jù)分析結果顯示不同的聚類點中包含的聚類樣本數(shù)量存在一定的差異。在不考慮聚類頻數(shù)的情況下，用戶群體的聚類中心會導致整個曲線出現(xiàn)較大的偏差，需要按照權重進行樣本點壓縮。（二）用戶行為建模需要建立在擬合分析的基礎上。通過對數(shù)值結果進行進一步的研究和分析，是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要工作內(nèi)容，通過分析的過程，能夠找到數(shù)據(jù)存在的規(guī)律，得到相關的規(guī)律經(jīng)驗公式，明確系統(tǒng)參數(shù)與輸入輸出參數(shù)之間的關系，明確樣本點變量值，通過分析的過程得出數(shù)據(jù)樣本聯(lián)系函數(shù)線，將這一過程稱為擬合。所得出的擬合曲線參數(shù)值具有準確性特點，能夠清晰的反映出語音流量的數(shù)量關系[2]。（三）用戶行為數(shù)值模型。用戶曲線的流量截距是區(qū)分用戶群的重要指標，如果一個用戶的基準流量較小，說明具有較大的發(fā)展空間。當前市場上大多數(shù)運營商套餐主要是采用套餐內(nèi)產(chǎn)品加上超出部分進行收費的定價方式，價位不同，里面含有的套餐種類不同�？蛻暨x擇何種套餐，與自身的使用需求有較大關系，在傳統(tǒng)的移動設備中，用戶消費量最高的是語音通話，而隨著多媒體行業(yè)的逐漸完善和發(fā)展，用戶的主要消費內(nèi)容為流量，展現(xiàn)出了用戶消費行為的前衛(wèi)性，用戶流量比重隨之增加。（四）用戶群分布趨勢。在對用戶群的分布趨勢進行研究，需要建立在所有用戶群重心點相同權值的基礎上。通過研究分析可知，用戶的流量消費還沒有養(yǎng)成好的習慣，移動互聯(lián)網(wǎng)的普及率較低，中等的基準流量用戶群使用人數(shù)最多，高流量基準和低流量基準用戶群使用數(shù)量較少。需要將語音和數(shù)據(jù)兩種業(yè)務有機的統(tǒng)一起來，將其作為總業(yè)務量，明確語音和數(shù)據(jù)業(yè)務所占的比值，明確兩者之間的換算關系。需要運用等價值曲線，對用戶的等級進行量化式分級，結合用戶的業(yè)務總量來判斷用戶的價值級別，對整體用戶的價值貢獻進行分析，如果用戶的價值貢獻增長越快，則代表用戶的成長性將越好。
隨著科學技術的發(fā)展，通信行業(yè)用戶的數(shù)量呈現(xiàn)出飛速增長的趨勢，提升了數(shù)據(jù)信息的傳輸速率，豐富了用戶的行為。互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶的需求也在不斷革新，更加重視語音通信質量，對數(shù)據(jù)業(yè)務的訴求不斷提升，希望能夠在任何地點，都能夠保持順暢的通話，用戶的使用需求日益多元化。因此，需要加大對數(shù)據(jù)資源的挖掘力度，優(yōu)化數(shù)據(jù)資源流程，運用聚類分析方法進行數(shù)據(jù)預處理，將用戶行為建模建立在擬合分析的基礎上，對用戶群的分布趨勢進行合理有效分析，明確用戶出現(xiàn)的各項行為。
參考文獻：
[1]胡燕清,周進艷,徐孝娜.數(shù)據(jù)挖掘在移動用戶行為分析系統(tǒng)中的應用[J].現(xiàn)代電信科技,2013,Z1:86-89.
[2]顧震強.移動網(wǎng)絡的用戶行為及用戶價值區(qū)域特征的分析研究[J].移動通信,2016,05:15-19.
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