【摘 要】
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随着移动通信技术的不断演进,4G技术的逐渐普及,数据传输的速度持续提高,数据业务呈现爆发式增长,与之相应的,数据流量日益剧增。这对通信运营商提出了挑战,在移动通信网络建
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随着移动通信技术的不断演进,4G技术的逐渐普及,数据传输的速度持续提高,数据业务呈现爆发式增长,与之相应的,数据流量日益剧增。这对通信运营商提出了挑战,在移动通信网络建设部署之后,根据数据业务的特征进行网络的调整和优化就变得越发重要。本论文涉及的研究课题依托于华为技术有限公司合作项目,研究目的是针对移动网络用户上报测量报告(Measurement Report,MR)信息,从空间和时间两个角度分别对用户业务进行分析建模。本文主要研究内容包括:1、提出一种自适应栅格聚类算法。该算法结合密度聚类和栅格聚类算法优点,既具有可以发现任意形状的簇以及对噪音不敏感的优点,又增加了栅格划分的处理步骤,使得算法的时间复杂度大大降低,从而使得本算法适用于大规模数据集的聚类分析。2、移动网络空间业务建模。针对移动网络用户上报测量报告MR分别采用DBSCAN算法和提出的自适应栅格聚类算法进行空间聚类,获得用户分布密集的热点地区,实现空间热点位置的分析发现。3、移动网络时间业务建模。针对移动网络用户上报测量报告MR构建用户通信行为指标,并据此将不同用户进行分类,获得不同行为用用用户的数据序列;再基于不同类用户的数据序列构建移动网络时间业务模型。
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