网络优化中的空间大数据挖掘设计说明书
基于大数据的移动网络测评系统设计和优化
基于大数据的移动网络测评系统设计和优化随着移动互联网的快速发展和普及，人们对于移动网络的要求也越来越高。
因此，对于移动网络的测评和优化的需求也越来越强烈。
传统的基于单一维度的网络测评已经无法满足用户的需求，因此需要一种基于大数据的移动网络测评系统。
一、系统设计1. 测量数据采集移动网络测评的核心是测量数据的采集。
传统的测量方法常常采用手工测量，成本高、效率低、可信度差。
因此，基于大数据的测评系统需要采用自动化的方式来收集网络测量数据，以提高测量效率和数据可信度。
目前，可采用探针和用户端测量相结合的方式进行数据采集。
探针采集网络性能相关数据，例如：带宽、延迟、丢包率等；用户端测量则可以反应用户的真实网络体验，从而更加真实地反映网络状况。
2. 数据预处理对原始数据进行预处理是基于大数据的测评系统设计的重要一环。
数据预处理的任务是对原始数据进行清洗、排除异常值等处理，以保证数据的可信度和有效性。
对于用户端采集的数据，需要进行测量数据筛选、数据格式统一、数据异常值处理等步骤。
对于探针采集的数据，需要进行数据转换、数据格式化等处理。
同时，为了提高数据处理效率，可以采用分布式计算的方式来进行数据预处理。
3. 数据存储与管理采集到数据需要进行存储和管理。
因为基于大数据的测评系统每秒钟可能会产生大量数据，因此需要采用高效的数据存储和管理方案。
现阶段，主流的方案是采用分布式存储系统，例如：HBase、HDFS等来存储数据。
同时，为了提高数据读写效率，通常需要根据数据的特点进行数据分片、数据分区、数据压缩等处理。
4. 数据分析对于大量采集到的测量数据，需要进行数据分析处理，以便更加深入地了解网络的性能和用户的使用情况。
数据分析常常采用数据挖掘、机器学习等技术，以进行数据特征提取、数据分类、数据聚类等处理。
通过数据分析，可以得出网络瓶颈的位置、用户使用习惯等重要信息，为后续的网络优化提供有效参考。
5. 数据展示数据展示是用户理解系统运行状况和网络情况的关键，将采集到的数据以直观的形式展示出来，可以更好的满足用户的需求。
基于大数据技术的移动通信网络优化设计 (1)
基于大数据技术的移动通信网络优化设计随着科学技术的不断发展运用云端计算机解决数据信息的案例越来越多，由于信息交流和数据处理的全球化，中国迎来4G大数据时代，不断优化完善的无线网络数据，为了给用户带了新的体验，增加用户浏览网页的舒适程度，同时树立4G无线网络的品牌优势，如何运用大数据技术克服运营商在网络技术方面遇见的困难。
1大数据技术大数据技术涉及计算机、应用数学等几乎所有的学科领域。
大数据关键技术包括数据存储与分析技术、数据处理、数据管理、数据呈现技术。
大数据技术是一系列技术的集合。
（1）数据存储技术：就是存储数据的技术。
目前使用最多的就是云存储。
云存储是在云计算（C1oUdCOmPUting）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
（2）数据处理技术：就是处理数据的技术。
目前使用最多的是大数据分布式处理架构技术。
（3）数据分析技术：指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术。
2基于大数据技术的移动通信网络优化设计2.1网络性能大数据存储进行网络优化的首要工作是做好数据的采集。
需采集的数据包括用户性能数据、网络话务统计数据和信号测试数据三部分。
运营商拥有基数巨大的用户和大量的基站，每天会产生数据量非常大的用户性能数据和网络话务统计数据，再加上日复一日积累的大量的测试数据，数据量只能用海量来形容。
这些数据对于网络优化都是宝贵的资源，是网络分析与问题定位的依据，所以必须使其有效存储以便网络优化人员使用。
但是如何存储这些海量数据呢？针对海量数据的存储需求,存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要、最有效的解决方案，它包含自动分层和精简配置等存储效率的工具。
虚拟化存储支持隐藏细节和复杂性,最终使存储服务变得弹性、可扩展并且可管理。
大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用
大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用摘要：在当今信息时代，移动通信网络在日常生活中的应用越来越广泛，几乎成为每个个体都离不开的必需品。
然而，在频繁的使用过程中，网络问题频繁出现，影响了用户的使用体验。
这就迫切需要对移动通信网络进行优化。
然而，通信网络的优化需要大量的数据，而这些数据规模之大、结构之复杂，往往超出了传统数据库的处理能力。
因此，大数据分析技术的出现，带给移动通信网络优化工作极大的便利，也使得其重要性得到体现。
关键词:大数据分析技术；移动通信网络；优化；应用一、大数据分析技术对移动通信网络优化的重要意义（一）为移动通信提供强大的数据处理能力大数据分析在优化移动通信网络中的最大优势就在于其强大的数据处理能力。
大数据较传统数据库所能处理的数据量大得多，而且，当处理海量数据时，它还能保持高效、准确、快速，满足了移动通信网络优化对数据处理的高要求。
只有对网络中的各种数据进行全面、准确的分析，才能对网络中的问题进行准确的定位，进而制定出符合实际需要的优化方案。
（二）为移动通信增强处理问题的能力其次，大数据分析技术能够实时监控网络状态，挖掘其中的问题，进而为网络优化提供依据。
在移动通信网络中，信令、业务等数据不断变化，而大数据分析技术能够实时对这些数据进行收集和分析，及时发现网络运行中的问题，有效避免了因网络问题而导致的用户体验下降。
通过大数据分析，运营商能够不断优化网络，保证网络的稳定。
（三）为移动通信强化分析消费者行为能力大数据分析技术还可以挖掘消费者行为，从而优化网络。
消费者的行为对移动通信网络的影响极大，可以通过消费者行为分析恰当地调整网络资源配置，提升通信效率和服务质量。
例如，通过大数据分析得出用户利用移动通信网络的高峰期，运营商可以在这个时间段内提供更多的网络资源，以保证用户的使用体验。
（四）为移动通信提供业务策略辅助能力另外，大数据分析技术还能帮助运营商制定更有效的业务策略。
通过分析用户行为和网络状态数据，运营商可以更准确地了解用户需求，实施精准营销，实现增值服务。
通信行业网络优化与数据中心建设方案
通信行业网络优化与数据中心建设方案第1章网络优化概述 (3)1.1 网络优化的重要性 (3)1.2 网络优化的目标与原则 (3)1.2.1 网络优化的目标 (3)1.2.2 网络优化的原则 (3)1.3 网络优化的发展趋势 (4)第2章数据中心建设背景 (4)2.1 数据中心的发展历程 (4)2.2 数据中心的关键技术 (4)2.3 数据中心建设的意义 (5)第3章网络优化策略 (5)3.1 网络功能评估 (5)3.1.1 评估指标 (5)3.1.2 评估方法 (5)3.1.3 评估结果分析 (5)3.2 网络优化措施 (6)3.2.1 网络架构优化 (6)3.2.2 网络设备优化 (6)3.2.3 网络协议优化 (6)3.2.4 网络安全优化 (6)3.2.5 网络管理优化 (6)3.3 网络优化案例分析 (6)3.3.1 案例背景 (6)3.3.2 优化策略 (6)3.3.3 优化效果 (6)第4章数据中心设计与规划 (6)4.1 数据中心选址与布局 (6)4.1.1 选址原则 (6)4.1.2 布局规划 (7)4.2 数据中心网络架构设计 (7)4.2.1 网络拓扑 (7)4.2.2 设备选型 (7)4.2.3 带宽规划 (7)4.3 数据中心基础设施规划 (7)4.3.1 供电系统 (7)4.3.2 散热系统 (8)4.3.3 布线系统 (8)4.3.4 监控系统 (8)第5章数据中心网络设备选型 (8)5.1 网络设备选型原则 (8)5.2 核心层设备选型 (8)第6章数据中心网络安全 (9)6.1 网络安全风险分析 (9)6.1.1 外部攻击风险 (9)6.1.2 内部安全风险 (9)6.1.3 硬件与软件安全风险 (9)6.2 网络安全防护策略 (10)6.2.1 防火墙与入侵检测系统 (10)6.2.2 数据加密与备份 (10)6.2.3 访问控制与身份认证 (10)6.3 数据中心安全体系建设 (10)6.3.1 安全管理策略制定 (10)6.3.2 安全技术体系建设 (10)6.3.3 安全运维保障 (10)6.3.4 安全培训与意识提升 (10)第7章数据中心绿色节能 (10)7.1 绿色数据中心概述 (10)7.2 数据中心能耗分析与优化 (11)7.2.1 数据中心能耗组成 (11)7.2.2 数据中心能耗优化策略 (11)7.3 数据中心节能技术应用 (11)7.3.1 高效节能设备的应用 (11)7.3.2 精细化能耗管理 (11)7.3.3 绿色运维 (11)7.3.4 自适应调优技术 (11)7.3.5 充分利用可再生能源 (11)第8章网络优化与数据中心运维 (12)8.1 运维管理体系建设 (12)8.1.1 管理体系架构设计 (12)8.1.2 运维组织架构 (12)8.1.3 岗位职责与管理制度 (12)8.2 运维流程与规范 (12)8.2.1 运维流程设计 (12)8.2.2 运维规范制定 (12)8.3 运维人员培训与素质提升 (12)8.3.1 培训体系建设 (12)8.3.2 培训内容与课程设置 (12)8.3.3 人才培养与选拔 (13)8.3.4 激励与绩效评价 (13)第9章网络优化与数据中心运维保障 (13)9.1 网络优化运维保障措施 (13)9.1.1 持续监测与功能分析 (13)9.1.2 定期优化与调整 (13)9.1.3 安全防护与策略 (13)9.2 数据中心运维保障措施 (13)9.2.1 硬件设备维护 (13)9.2.2 数据备份与恢复 (13)9.2.3 能源管理与节能减排 (13)9.2.4 环境监控与安全管理 (14)9.3 应急预案与故障处理 (14)9.3.1 制定应急预案 (14)9.3.2 故障处理流程 (14)9.3.3 应急演练与培训 (14)9.3.4 事后总结与改进 (14)第10章未来发展趋势与展望 (14)10.1 5G时代的网络优化与数据中心建设 (14)10.2 云计算与大数据对网络优化与数据中心的影响 (14)10.3 未来网络优化与数据中心建设的发展方向 (15)第1章网络优化概述1.1 网络优化的重要性在当今通信行业高速发展的背景下，网络优化成为了通信领域内的环节。
如何利用大数据优化网络系统
如何利用大数据优化网络系统在当今数字化时代，网络系统的性能和效率对于个人、企业和社会的运转至关重要。
大数据技术的出现为优化网络系统提供了新的思路和方法。
那么，我们究竟如何利用大数据来实现这一目标呢？首先，要充分理解大数据的特点和优势。
大数据不仅仅是数据量的庞大，还包括数据的多样性、高速性和价值性。
通过收集、存储和分析大量的网络相关数据，如用户行为数据、网络流量数据、设备性能数据等，我们能够获取有价值的信息和洞察。
收集全面准确的数据是优化网络系统的基础。
这需要在网络的各个节点部署传感器和监测工具，以实时捕获数据。
例如，在服务器端可以监测 CPU 使用率、内存占用、磁盘读写速度等性能指标；在网络链路中可以监测流量大小、数据包延迟、丢包率等参数；在用户终端可以收集用户的访问习惯、操作行为等信息。
这些数据的收集应当遵循合法合规的原则，确保用户隐私得到保护。
有了数据之后，高效的存储和管理至关重要。
传统的数据库可能无法应对大数据的规模和复杂性，因此需要采用分布式存储系统，如Hadoop 生态系统中的 HDFS 或者云存储服务。
同时，为了方便数据的查询和分析，还需要建立合适的数据仓库和数据集市，对数据进行预处理和整合。
数据分析是利用大数据优化网络系统的核心环节。
通过运用数据分析技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，可以从海量的数据中发现潜在的模式和规律。
例如，通过分析网络流量的时间分布规律，可以预测高峰时段，提前进行资源调配，避免网络拥堵；通过分析用户的访问行为，可以优化网站的页面布局和内容推荐，提高用户体验。
利用大数据进行网络安全防护也是重要的应用之一。
通过分析网络中的异常流量、异常登录行为等数据，可以及时发现潜在的安全威胁，并采取相应的防护措施。
例如，利用机器学习算法建立入侵检测模型，能够自动识别和拦截可疑的网络活动。
在优化网络性能方面，大数据可以帮助我们精准地定位网络瓶颈。
通过对网络链路的性能数据进行分析，可以找出带宽不足或者延迟过高的链路，从而有针对性地进行升级和优化。
基于大数据挖掘技术的个性化推荐系统设计与优化
基于大数据挖掘技术的个性化推荐系统设计与优化个性化推荐系统是根据用户的历史行为和偏好来推荐个性化内容的系统。
随着互联网的快速发展，人们对信息和内容的需求也越来越高，传统的推荐系统已经不能满足用户的需求。
因此，基于大数据挖掘技术的个性化推荐系统的设计与优化成为了一项热门的研究领域。
个性化推荐系统的设计与优化主要包括以下几个方面：用户画像建模、数据采集和处理、算法选择与优化、评估与反馈机制。
下面将分别进行介绍。
首先，用户画像建模是个性化推荐系统设计的基础。
通过分析用户的行为数据和用户的基本信息，可以建立用户的画像，包括用户的兴趣、偏好、消费行为等。
基于用户画像，系统可以更好地理解用户的需求，从而进行个性化的推荐。
其次，数据采集和处理是保证个性化推荐系统稳定运行的关键。
随着互联网的普及，人们产生的数据量呈指数级增长。
因此，如何高效地采集和处理数据成为了一个难题。
大数据挖掘技术为解决这个问题提供了解决方案。
通过使用分布式计算、并行处理等技术，可以实现高效的数据采集和处理，从而保证个性化推荐系统的稳定性。
算法选择与优化是个性化推荐系统设计的核心。
个性化推荐系统主要包括基于内容的推荐算法和协同过滤算法。
基于内容的推荐算法通过分析用户的历史行为和内容的特征，推荐与用户兴趣相似的内容。
协同过滤算法则是根据用户的行为数据和其他用户的行为数据来进行推荐。
如何选择合适的算法，并对算法进行优化，是设计个性化推荐系统的重要环节。
评估与反馈机制是个性化推荐系统的关键环节。
通过对推荐结果进行评估，可以了解推荐系统的准确性和有效性，从而不断优化系统的效果。
另外，通过用户的反馈信息，系统可以了解用户对推荐结果的满意度，从而进一步改进推荐算法和系统设计。
在设计和优化个性化推荐系统的过程中，还需要考虑用户隐私和信息安全问题。
用户的行为数据和个人信息需要得到保护，不能被滥用和泄露。
总结起来，基于大数据挖掘技术的个性化推荐系统的设计与优化，需要从用户画像建模、数据采集和处理、算法选择与优化、评估与反馈机制等多个方面进行考虑。
应用大数据挖掘指导4G无线网络优化研究
图１ 测量报告统计数据（ＭＲＳ）采集示意图图２ 测量报告统计数据（ＭＲＯ）采集示意图和分析数据源均采用周期性测量数据（即MRO和MRS文件）。
数据可获得网络覆盖情况、业务质量、上/下行链路干扰水平、小区或载波发射功能等。
并通过采集全网的分析测量报告数据，可以便利地发现当前用户的分布状况，发现弱覆盖点、掉话点，提前进行网络规划和优化。
全网的数据分析较路测具体更全面、更完整、更易取得的优点。
２ 无线网络领域的数据挖掘一个市本级的LTE网络无线侧，每天产生约数十GB的数据，产生约300万个用户计费话单，产生约亿万条用话单和测量报告数据。
所谓数据挖掘技术是指从海量数据之中挖掘有用信息的技术，即从不完全的、大量的、模糊的、有噪音的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、事先不知道的，但又潜在而有用的信息和知识的过程。
如何利用这些大数据，挖掘出有用的信息对网络进行优化，是一个非常实用的课题。
本文以市中心区域为例，采集三天的MR数据。
分析流程如图3所示。
经过数据统计，得出全网平均RSRP为大于-105dBm的比例为60.4%，大于-110dBm85.57%，大于-115dBm的比例为97.5%，小于例有近40%，证明现在LTE网络还存在大量弱覆盖情况，还需进行网络优化，提升信号质量，分析结果如图应瑛（1985-），女，汉族，浙江苍南人，硕士，中级通信工程师。
研究方向：移动通信。
图４ ＲＳＲＰ统计图图５ 优化前后的ＲＳＲＰ对比图 样本采集区域所处市中心是要求网络主覆盖区域，但部分区域还是存在RSRP小于-105dBm覆盖区域，对问题点提出了优化方案。
经过网络优化后，再次对全网采集MR数据，得出RSRP5所示。
３ 结 语在LTE网络优化过程中，全网存在着很多问题点，CQT测试、用户投诉等传统发现问题点的方式有着被动性和局限性的问题，而通过对MR的数据挖掘，能够快速和准确地挖掘出网络中的问题点，并将分析过程固化成分析模型，形成一个系统的分析流程。
基于大数据的无线网络性能优化研究与实现
基于大数据的无线网络性能优化研究与实现无线网络是现代社会中不可或缺的基础设施，其性能对于用户体验和信息传输的效率至关重要。
随着大数据技术的兴起和普及，基于大数据的无线网络性能优化成为了一个热门的研究领域。
本文将详细介绍基于大数据的无线网络性能优化的研究方法和实现，并分析其在现实应用中的意义和挑战。
首先，基于大数据的无线网络性能优化的研究方法主要包括数据采集、数据分析和优化算法三个步骤。
数据采集阶段是基于现有无线网络设备和传感器收集网络性能相关的数据，如网络延迟、带宽利用率、信号强度等。
数据分析阶段是通过对采集到的数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，提取网络性能的潜在规律和特征。
优化算法阶段是基于数据分析的结果，针对特定的网络性能问题设计和实现优化算法，改善网络性能。
其次，基于大数据的无线网络性能优化的实现需要解决几个重要问题。
首先是数据的规模和质量问题。
由于现代无线网络的复杂性和广泛性，采集到的数据规模庞大，数据质量参差不齐。
因此，如何高效存储和处理大规模数据，以及如何准确筛选出可靠的数据成为了一个挑战。
其次是数据分析的问题。
无线网络的性能受到众多因素的影响，如设备数量、环境条件和网络拓扑结构等。
如何从复杂的数据中提取出有价值的信息和规律是一个困难的问题。
最后是优化算法的问题。
设计和实现高效的优化算法需要综合考虑多个网络性能指标和约束条件，并根据实际情况进行调整和改进。
基于大数据的无线网络性能优化在实际应用中具有广泛的意义。
首先，它可以提高无线网络的覆盖范围和容量，使得更多的用户能够享受高质量的网络服务。
其次，它可以提高无线网络的稳定性和可靠性，减少连接中断和数据传输错误的发生。
此外，基于大数据的无线网络性能优化还能够为网络规划、资源分配和故障排除等决策提供科学依据，提高网络运维人员的工作效率和决策准确性。
然而，基于大数据的无线网络性能优化也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
大规模的无线网络数据涉及到用户隐私和网络安全的问题，如何保护数据的安全性和保密性是一个重要的考虑因素。
基于大数据的移动网络测评系统设计和优化
基于大数据的移动网络测评系统设计和优化随着移动网络的不断发展和普及，用户对移动网络的性能和体验要求也越来越高。
为了满足用户需求，运营商需要不断优化移动网络的服务质量，以提升用户体验。
而大数据技术的发展，为移动网络的测评系统提供了更多的可能性。
本文将对基于大数据的移动网络测评系统进行设计和优化进行深入探讨。
1. 数据采集基于大数据的移动网络测评系统首先需要进行数据采集。
数据采集的方式可以包括网络监测设备、移动终端、网络流量数据等多种途径。
通过对这些数据的采集和整合，可以获取到移动网络的各种性能参数和指标，包括网络速率、延迟、丢包率、覆盖范围等等。
2. 数据存储采集到的数据需要进行存储，以便后续的分析和处理。
基于大数据的移动网络测评系统可以选择采用分布式数据库或者云存储等技术，以满足大规模数据的存储和管理需求。
3. 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息和指标。
可以利用大数据技术进行数据挖掘、数据分析和机器学习等方法，从海量数据中找到规律和趋势，为移动网络的优化提供数据支持。
4. 可视化展示处理和分析后的数据可以通过可视化的方式进行展示，包括图表、地图、报表等形式。
通过可视化展示，可以直观地了解到移动网络的性能情况，为决策和优化提供依据。
5. 系统集成基于大数据的移动网络测评系统需要与现有的网络管理系统和运营支撑系统进行集成。
通过系统集成，可以将测评系统的数据和指标与网络规划、运维、营销等流程相结合，为运营商提供更全面的服务。
为了保证数据的准确性和可信度，需要对数据进行质量优化。
可以通过数据清洗、数据融合、异常检测等方法，提高数据质量，确保测评结果的准确性。
2. 算法优化3. 模型优化通过对移动网络的数据进行建模和分析，可以建立起更准确的网络性能模型。
这些模型可以用于预测网络性能、识别潜在问题、优化网络规划等方面，为移动网络的优化提供更科学的依据。
4. 实时性优化移动网络的性能参数和指标会随着时间和地点的变化而变化，因此需要将测评系统的实时性进行优化。
网络优化工程方案设计
网络优化工程方案设计一、项目背景随着互联网的快速发展，网络优化工程日益成为企业提高竞争力、保障业务稳定运行的重要手段。
本文将针对某企业网络优化需求进行方案设计，以提高网络质量、加快访问速度、提升用户体验。
二、现状分析1. 网络拓扑结构：当前企业网络拓扑结构较为复杂，存在多层设备，各设备分散布局，环路较多，导致数据传输效率低下。
2. 带宽资源不足：由于企业业务不断扩张，网络带宽需求逐渐增加，但现有带宽资源难以满足需求，导致网络拥堵、数据传输缓慢。
3. 安全性不佳：企业网络面临种类繁多的安全威胁，存在未经授权的访问、恶意攻击等风险，现有安全防护措施不足。
4. 用户体验不佳：网络访问速度慢、页面加载缓慢、出现延迟、丢包等问题，影响用户体验，降低用户满意度。
三、需求分析1. 提升网络带宽：解决网络带宽资源不足问题，保障企业数据传输的稳定性和高效性。
2. 优化网络结构：对企业网络拓扑结构进行优化设计，减少网络环路，提高数据传输效率。
3. 加强安全防护：加强网络安全防护措施，规范权限管理，建立安全防护体系，确保用户数据安全。
4. 改善用户体验：提高网络访问速度，减少页面加载时间，降低延迟和丢包率，优化用户体验。
四、方案设计1. 应用SD-WAN技术：通过部署SD-WAN设备，实现网络带宽的灵活配置和智能路由，提高网络带宽的利用率。
SD-WAN技术可根据网络负载情况自动调整数据传输路径，降低网络拥堵，提高访问速度。
2. 优化网络拓扑：对企业网络拓扑结构进行优化重构，合理规划网络设备布局，减少网络环路，优化数据传输路径，提高网络传输效率。
3. 部署防火墙和入侵检测系统：加强网络安全防护措施，部署防火墙和入侵检测系统，监控网络流量，对恶意攻击和非法访问进行识别和阻断，保障企业数据安全。
4. 部署内容分发网络（CDN）：通过部署CDN，将网站内容分发到全球各地的CDN节点，提高内容加载速度，降低延迟，改善用户体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
河 北 工 业 大 学 毕业设计说明书
作 者： 芸 学 号： 112479 学 院： 计算机科学与软件学院 系： 网络工程 题 目： 网络优化中的空间大数据挖掘 技术研究及其应用
指导者： 侯向丹 副教授 评阅者：
2014年 6 月 8日 毕业设计（论文）中文摘要 网络优化中的空间大数据挖掘技术研究及其应用 摘要： 大数据环境下的数据挖掘技术就是一种典型面向现代信息智能应用的技术，首先他可以处理海量的信息，并且还能处理和分析这些数据而且从中找到这些数据中的必然联系，从中发现其联系并且发现对我们研究有用的规律，提取出一些对我们有用的信息，来帮助我们分析数据。 本项目通过讨论数据挖掘技术在移动网络优化中的应用的案例，尝试与数据挖掘算中典型算法相结合，最终达到网络优化的目的。项目主要通过对和经纬度及话务数据分析，提出具体的应用方案，首先根据经纬度利用复杂的社区挖掘算法对基站小区进行分簇，然后使用聚类算法对分好簇的小区进行优化，通过结合两种算法最后将所得的最优分簇以项目实验室的工具BTSVGraph系统结合MapXtreme地理信息系统的形式显示出来，最后通过把不同的簇用不同的颜色进行标注来表示分簇的结果。 利用科学的预测和科学的计算来对移动网络进行优化，不仅可以大幅度地提升网络的整体质量，而且还可以支持网络运行的生产维护管理部门和市场营销部门所制定的决策，为运营商带来良好的经济效益。
关键词：数据挖掘 网络优化 聚类算法 复杂社区挖掘 毕业设计（论文）外文摘要 Title Spatial Data Mining Technology and
Its Application in Network Optimization Abstract Data mining technology in the data environment is a typical oriented modern information intelligent application of technology, first of all, he can deal with massive information, and but also the processing and analysis of these data and find the data in the inevitable contact, from found the contact and found that for us to study the useful rules and extract the information that is useful to us, to help us analyze the data. The project by discussing the application of data mining technology in the mobile network optimization case, try to data mining algorithm is a classic algorithm in combination, and ultimately to achieve the ultimate goal of network optimization. Mainly adopts the combination of Kunming and Huizhou latitude and longitude, and traffic data, two concrete application scheme are proposed, one is according to the latitude and longitude of the complex community mining algorithm of base station cell cluster, another is using clustering algorithm for binary group cell is optimized, combined with two kinds of algorithm finally obtained the optimal grouping displayed in map form, finally, through the different clusters with different color mark to represent the result of clustering. The scientific prediction and calculation is used to optimize the mobile network, not only can greatly enhance the overall quality of the network, but also can support network to run production maintenance management department and marketing department made the decision, for operators to bring good economic benefits. Data mining technology in large data environment is a typical technology for modern information intelligence application.
Keywords：Data mining Network optimization Clustering algorithm for complex Community mining 目 录 1 引言 ................................................................................................... 1 1.1 研究背景与意义 ................................................................................ 1 1．2 研究现状及趋势 .............................................................................. 3 1．3 课题研究的基本容 ........................................................................... 4 2 移动网络优化与数据挖掘 ....................................................................... 6 2．1 移动通信网络优化 ........................................................................... 6 2.1.1网络优化技术 ................................................................................... 6 2.1.2 网络优化主要容与步骤 .................................................................... 7 2. 2 数据挖掘技术 .................................................................................... 8 2.2.1 数据挖掘技术概述 ............................................................................ 8 2.2.2 数据挖掘常用聚类算法介绍 ............................................................... 8 2.3 数据挖掘在移动网络优化中的应用 ......................................................... 9 3 网络优化应用案例与分析 .......................................................................10 3.1数据挖掘在网络优化中的案例研究 .........................................................10 3.2 网络优化应用案例分析与研究 ..............................................................13 4 总结与展望.........................................................................................24 结 论 ....................................................................................................26 参 考 文 献 ............................................................................................27 致 .......................................................................................................28