電信話務監(jiān)測分析與挖掘系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、在電信網(wǎng)運營中，電信話務信息至關重要，因為它提供了電信網(wǎng)硬件建設、設備更新、故障維護、話務調(diào)度、資源分配的決策依據(jù)，更重要的是能通過它分析出其它運營商的用戶擴張和話務收入。所以，對電信話務進行監(jiān)測、分析和挖掘，能幫助管理者做出正確決策，指導網(wǎng)絡的擴容和優(yōu)化，保證電信網(wǎng)健康、安全的運營，具有重大的社會和經(jīng)濟意義。 本課題針對傳統(tǒng)電信話務監(jiān)測、分析的不足，實現(xiàn)了一個電信話務監(jiān)測分析和挖掘系統(tǒng)。利用機器學習的方法，對電信話務量作智能預

2、測并對故障產(chǎn)生的類型做智能判斷，為電信網(wǎng)運營走向智能化提供了一種高效的模式。本文主要圍繞該系統(tǒng)的功能實現(xiàn)及系統(tǒng)所涉及的關鍵技術和方法進行研究和探討。主要研究內(nèi)容為：系統(tǒng)建構(gòu)過程中的軟件工程方法、基于k-最近鄰算法的話務信息智能預測算法、基于樸素貝葉斯方法的故障判斷技術。 系統(tǒng)采用基于ASP的三層體系結(jié)構(gòu)，采用模塊化設計方法，將其劃分為用戶權限管理、故障判斷和處理和話務報表分析與挖掘三個子系統(tǒng)，選擇面向?qū)ο蟮?、易于擴展的ASP.N

3、ET2.0編程語言環(huán)境及Sq1 Server 2005數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)以上功能。 本研究提出了基于k-最近鄰算法的話務信息智能預測算法，該算法對話務數(shù)據(jù)進行處理形成輸入實例，并采用特征加權的距離度量，能有效而準確地預測話務信息。 本研究提出了基于樸素貝葉斯方法的故障判斷技術，該技術采用基于向量空間模型將故障描述分解為多個特征，利用貝葉斯方法對各種可能的故障類型出現(xiàn)的概率進行計算，從而能夠較準確地判斷故障類型并給出各種故障類型