数据挖掘技术在移动通信中的运用

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【摘要】基于目前移动通信系统运行过程中存在的数据挖掘缺陷，本文分析了数据挖掘技术在移动通信中应用的必要性与现状，并提出了有效运用的策略方法，其目的是为相关建设者提供一些理论依据。

【关键词】移动通信；数据挖掘技术

引言

信息时代的到来，使得人们对移动通信系统内部数据信息筛选功能的需求越来越大。然而，在实际系统建设过程中，移动通信系统并未数据挖掘技术应用提供一个良好的运用环境，这就使得数据信息筛选功能目标的实现仍有很长的一段路要走。针对这一问题，为加快移动通信系统优化建设的发展步伐，研究人员应在明确数据挖掘技术在移动通信系统应用现状的情况下，找出具有适用性以及实用性的技术运用策略。这是促进当前现代化经济建设背景下移动通信系统快速稳定发展的关键，相关人员应将其作用于实践。

1研究移动通信系统中数据挖掘技术应用的必要性

数据挖掘技术是从移动通信系统中大量具有不完全、模糊以及随机性的数据信息中，提取潜在且极具利用价值的信息知识内容。据相关数据统计，数据挖掘技术是一项具有交叉性特点的科学技术，其涉及统计学、数据库技术、可视化、信息科学以及机械学习能力等。当其作用于移动通信系统的网路优化过程，不仅能够发挥出数据信息的基本查询功能，还能从无序而模糊的数据信息环境中挖掘、整理以及提取出用户所需的信息内容。基于目前数据挖掘技术未在移动通信系统中起到真正的挖掘作用，研究人员应从系统运行的实际情况入手，找出数据挖掘技术的有效运用的阻碍与问题难点，从而对其进行控制解决。这是加快信息化发展的重要课题，相关建设人员应将其重视起来[1]。

2数据挖掘技术在移动通信中的应用局限

数据挖掘技术作用的移动通信，是由业务营运、受理网站以及客户服务中心共同组成的。一方面，上述系统组成内容是通过客户数据、营销数据以及账务数据的完整状态，以不同访问模式与数据格式分布在不同的系统环境中。因其具有独立性信息数据在移动通信系统运行过程中存在冗余和不一致问题，使得数据挖掘技术应用条件：单一视图（SinngleView）要求难以达成。目前，移动通信系统组成是由联机事物处理系统来进行管理的，其虽能实现移动通信在线事物目标的实时处理，但其不能为通信用户提供数据挖掘、查询以及检索功能，这是因为大量的数据均以完整的状态存储在系统环境中。此情况下，移动通信要想实现数据挖掘技术的应用目标，需根据企业级别建立起客户信息数据库，以将不尽相同的联机事物系统信息资源以目标需求的方式出现在用户面前从而提高客户数据使用环境的正确性与单一性[2]。

3移动通信中数据挖掘技术的有效运用策略

3.1建立数据库

移动通信数据库的建立是实现数据挖掘技术有效运用目标的基础内容，其与传统的联机事务处理系统不同，数据仓库具有集成、不可更新、面向主题以及随着时间变化的特性。为此，技术应用人员应将各个联机事务处理系统做出构建数据仓库的数据数据来源。①技术人员应以文件的方式，为客户提供基本资料、客户账单以及客户联系历史记录等数据信息。②对于接口文件的处理，要在ETL过程抽取、转换以及加载处理的过程中完成，即按照不同的而主题域组织、存储，来进行这些客户数据的管理。③通过数据仓库的接口，就可以对数据库中的客户数据进行数据挖掘与联机分析。研究表明，数据库体系的建立，是由企业级数据库、数据源以及决策支持组成的，因其构建的过程复杂性，技术人员应在明确数据挖掘技术应用方向的基础上进行目标建设[3]。

3.2明确数据挖掘应用方向

移动通信系统中的数据挖掘技术主要的应用方向为：客户行为、优惠策略仿真预测、客户忠诚度、反欺诈以及竞争对手等。以客户行为为例，数据挖掘技术人员应采用分类分析法和聚类分析法，从而总结出客户的生活方式、消费习惯以及社会联系等特征。而后，按照不同特征进行客户群划分，从而使76通信设计与应用运营商为其提供更为适用性的市场营销活动和客户服务。

3.3优化数据挖掘过程质量

①数据挖掘技术人员要做好数据准备工作，即应通过完成数据信息集成、目标内容选自以及查询软件预处理，来优化数据挖掘技术应用的质量。在构建数据集成系统时，技术人员要将移动通信大环境中的多个文件和数据进行整个处理，以避免因语义模糊问题而出现遗漏或是不良数据信息问题。数据选择目标，就是通过缩小数据库中数据信息的处理范围，来提高数据挖掘技术应用质量。而预处理，是降低挖掘技术工具的应用限制，来提升数据挖掘技术应用的科学合理性。②在进行移动通信系统的数据采掘过程中，先要决定假设的产生，即根据系统运行需求选择发现型还是验证型的数据采掘方式。前者为用户产生的假设；后者为用户对数据库中的知识内容提出了假设。而后，选择适用的工具进行数据知识的采掘作业，从而面对采掘发现的知识内容，以作用于移动通信系统网络优化。③对于技术应用结果的表述与解释，即，当用户不满意获取的信息数据结果，则要重复用户决策目标的信息提取过程，从而完成数据采掘过程。这里的数据采掘发现的知识形式通常是通过数据概念、运行规则、分布规律、存在模式、运行约束以及显示可视化来进行表示的。研究表明，上述数据内容均能以直接的方式，提供给移动通信用户，从而满足决策目标的需求[4]。

3.4运用质量控制措施

移动通信系统大多都存在数据库过大问题，技术应用人员可利用数据事务与细节技术，来掌握用户查找数据信息的行为规律与相关模式，来进行需求建设。具体来说，可采用数据抽样技术，来控制查询数据尺寸过大问题给挖掘技术针对性功能实现所带来的影响。在性能和成本方面，数据挖掘人员要满足许多数据挖掘系统的计算要求，即要针对相关软件系统，采用并行技术，来达到用户对移动通信系统应用的性能与成本目标。此外，在人员方面，要想提高数据挖掘技术运用质量，需要保证信息分析人员具备丰富的领域知识以及较强的调查能力，从而使其作用于移动通信系统的数据库建立与方向分析。对于数据可视化的质量控制，数据挖掘技术人员可通过设定行之有效的探索始点，并按照适当的隐喻，来进行数据表述[5]。

4结束语

综上所述，数据挖掘技术具有为移动通信系统进行信息数据管理提供数据查询、数据整理以及数据可靠性分析等功能。为此，相关建设人员应在明确数据挖掘技术作用于移动通信系统现状的前提下，确定研究力度加大的方向，从而快速地提升移动通信系统的优化建设应用。事实证明，客户在数据挖掘技术有效运行条件下，不仅能够获得自身想要了解的数据知识，还能够获取与之相关且并不自知的数据信息。这是促进移动通信网络系统信息化建设的重要课题内容，研究人员应将其作用于用户系统实践。

参考文献

[1]刘志鹏.MCDS：大规模移动通信数据计算的单机实现[J].中国科学技术大学学报，2016，01：36~46.

[2]刘剑.数据挖掘技术在移动通信终端营销领域的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2016，03：17~21.

[3]陈慰旺，张艳芬.移动通信网络优化中数据挖掘技术的运用[J].信息通信，2016，06：201~202.

[4]刘春茂.基于GA-CLARANS数据挖掘技术的移动通信网络故障检测专家系统[J].信息与电脑（理论版），2014，01：158~159.

[5]张小军，任帅，申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程，2014，08：208~209.

作者:邱国伟 单位:天翼视讯传媒有限公司