移动通信数据挖掘论文.doc

移动通信数据挖掘论文
摘要：我国移动网络信息技术发展较快处于世界前沿，但由于其复杂的内容与庞大的数据量，在使用过程中难免发生一定的错误与不足。因此，移动通信商对其必须做出调整优化工作，以期带来更好的服务。数据挖掘技术就是帮助移动通信商调整4G网络使用的重要技术方法。通过本文的分析，希望对我国网络供应商给予帮助，使其优化我国的移动通信网络。
关键词：4G环境；移动通信；网络优化；数据挖掘
随着我国的移动信息力量不断发展，目前社会已进入了4G的通讯时代。4G环境下，移动通信网络实现了实时的更新与扩大，同时人们对于移动网络的使用要求也越来越高。如果不及时对移动通信网络进行更新优化，4G网络将无法发挥力量，进一步为社会与人们服务。因此，为深化4G网络的使用，必须对其数据进行深度挖掘与分析，从而找寻更好使其为人们服务的途径与方法。
1关于数据挖掘技术的问题分析
。数据挖掘技术是目前我国一类新兴的互联网科技技术，其运用基于目前的大数据时代形势下。数据挖掘的实质是对巨大的信息量，通过后台的整合处理，找寻具有一定规律的数据并对其深入分析，找寻各组数据之间的联系，对后续可能潜在产生的数据进行预测。因此，数据挖掘在目前信息量庞大的现代网络社会而言，具有找寻各组数据的关联性，发现人们潜在需求的重要作用，是进一步优化4G网络通讯与使用的重要依据。。数据挖掘的方法较多，通常情况下使用以下三类方法进行具体的挖掘工作。首先，分类分析法是最常用的一类数据挖掘方法。该方法需要技术人员对所有的数据进行初步筛选，并依据其特点做好标记的工作。在第一次筛选工作完成后，对其进行先前以标记分类的数据进行二次筛选，根据其特点再一次筛选。重复筛选的工作直至得到符合技术人员需求的规模后，在对其同类型的数据进行定点分析，找寻其规律后根据其特性对4G网络进行优化工作。其次，通常使用关联分析法进行数据挖掘的工作。所谓关联分析法，是指对人们使用4G网络的情况排查，分析其使用某数据时与其关联的数据，找寻二者的规律与相似处，并以此为依据对4G网络的使用进行进一步优化调整。关联分析法的优势是更贴合人们的需求，能够基于人性化的基础上对4G网络进行调整。最后，序列分析法也是常用的数据挖掘方法。其原理类似于分类分析法，但其采用的方法是先由技术人员对所有需要分析的数据进行采集编号，然后由计算机对其数据根
据序列的不同进行分析工作。相较于分类分析法，尽管其人性化程度较低，但其分析的速度是常用的数据分析法中速度最快的。因此，技术人员同时使用序列分析法对数据进行第一次筛选与分析的工作后，根据情况具体使用分类分析法或关联分析法进行具体的筛选工作。
24G移动通信网络的特点分析
。4G网络通常情况下是使用在可移动的电子设备如手机、平板电脑等，因此其首要特性是区别于传统的计算机互联网，其可移动性较强。因此，其使用的过程中对固定的宽带使用不作要求，只需求我国的移动通信机电站支持。在我国移动网络建设较为完善的前提下，4G网络几乎可覆盖整个国家并且24小时提供支持。故而对其的分析工作要充分考量其移动性与实时性，可根据其广泛的区域性与时效性进行分析，进一步做好其优化调整工作。