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        移動通信網(wǎng)絡社會行為關聯(lián)優(yōu)化研究

        2016-08-12 02:29:02段建海長訊通信服務有限公司
        低碳世界 2016年14期
        關鍵詞:通話優(yōu)化用戶

        段建海(長訊通信服務有限公司)

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        移動通信網(wǎng)絡社會行為關聯(lián)優(yōu)化研究

        段建海(長訊通信服務有限公司)

        隨著移動通信技術的迅猛發(fā)展,移動運營商積累了海量的用戶行為數(shù)據(jù)。首先基于移動網(wǎng)絡的多種數(shù)據(jù)源,結合通信用戶行為的特點,通過時空關聯(lián)分析的方法提出了一套通信用戶停留分析的方法;隨后在對用戶進行停留分析的基礎上,通過用戶價值區(qū)域多維分析的方法挖掘出高價值區(qū)域的地理分布情況。實踐表明,基于通信數(shù)據(jù)的用戶行為分析及用戶價值區(qū)域特征分析對通信網(wǎng)絡的建設、通信網(wǎng)絡的建設與優(yōu)化具有重要的現(xiàn)實意義和很大的應用價值。

        移動通信網(wǎng);社會行為;聯(lián)合優(yōu)化

        隨著通信技術的迅速發(fā)展,各種移動終端的出現(xiàn),不僅提升了用戶通信的便利性,同時也推動了網(wǎng)絡和網(wǎng)絡服務的發(fā)展。網(wǎng)絡服務即是服務網(wǎng)絡中用戶的行為,適應用戶行為的網(wǎng)絡體系才可以達到無線資源的最優(yōu)化。在網(wǎng)絡發(fā)展的進程中,研究網(wǎng)絡的社會屬性及用戶的行為特征是各種技術規(guī)范的移動網(wǎng)絡融合進程的主要動力,這在促進業(yè)務廣泛化、網(wǎng)絡異構化、終端自組織的新一代網(wǎng)絡體系中有著很大的作用。移動通信網(wǎng)絡的發(fā)展,伴隨著用戶對網(wǎng)絡的需求或潛在需求,了解用戶在網(wǎng)絡中的行為及行為演變是網(wǎng)絡規(guī)劃設計和日常優(yōu)化中的重中之重。

        1 移動通信網(wǎng)絡社會行為關聯(lián)優(yōu)化體系框架

        1.1移動用戶行為數(shù)據(jù)的獲取技術

        移動網(wǎng)絡的發(fā)展是以用戶為中心的,用戶是網(wǎng)絡服務的目標,因此網(wǎng)絡的優(yōu)化和服務最終都是為用戶的社會行為服務的。因此有必要研究用戶模型,根據(jù)研究情景相似度量和組合技術,為客戶提供最好的服務[1]。在此基礎上,研究移動情景存儲技術,并開發(fā)移動情景管理中間件。如圖1所示,在充分分析移動情景管理需求的基礎上,研究微內(nèi)核移動情景管理中間件功能模型。情景管理組件負責從海量文檔庫中找到用戶更滿足需要的信息,并將搜索結果返還給用戶。

        圖1 移動情景管理架構圖

        1.2用戶行為建模及個性挖掘技術

        用戶個性的抽取包括兩個方面:①從用戶的無線通信上下文記錄中抽?。虎趶挠脩舻呐d趣文本中抽取。從用戶興趣文本中提取關鍵特征以表示該文本,接下來對這種特征的相關向量進行分析,在分類的要求之下選擇用戶感興趣的類別信息,并使用相關的語義庫對針對的興趣信息進行擴展,在此基礎上聯(lián)想出同義詞和相關詞。根據(jù)用戶自己的興趣信息類別將通信上下文以及興趣上下文的特征向量一起保存,在這種個性化的保存過程中,可以使用用戶個性的自適應學習算法計算和調(diào)整特征項的權重和更新時間等信息。在合理構建用戶個性模型的基礎上,可以進一步通過上下文的搜索、推理、挖掘,得到移動用戶的使用習慣,為用戶定制不同的移動業(yè)務,如圖2所示。

        圖2 基于通信上下文和興趣文本上下文的用戶個性挖掘

        1.3基于用戶行為的情景建模方法

        目前的情境建模理論根據(jù)記錄上下文信息的數(shù)據(jù)結構可以將其分為6類:鍵值模型、標記模型、圖形模型、面向?qū)ο竽P汀⒒谶壿嫷哪P?、基于本體的模型[2]。在這六種模型中,其中鍵值模型屬于一種比較便捷的情境模型。該模型具有容易管理的優(yōu)勢,但是也有缺少構建對上下文有效獲取算法的能力的缺陷。在以上六種模型中,在無法表示復雜上下文信息的狀況下,鍵值模型不能有效地滿足分布組合、局部認證、指示信息的數(shù)量與質(zhì)量、不完全和模糊性、形式化層次、對已有環(huán)境的適應性等要求。在這六種模型中的標記文本模型可以運用自身的優(yōu)勢滿足局部認證的要求,并且它還有分布組合要求所需的有限的重用和組合機制的性質(zhì)。此外,它也能夠適應現(xiàn)有的環(huán)境,圖形模型提供了結構化形式來定義情境,能夠很好地適應應用環(huán)境,適應性能比較突出。但是由于自身結構級的特點,導致與它相關的重用和組合,使它不能滿足分布組合。由于面向?qū)ο蟮奶攸c。面向?qū)ο竽P陀泻軓姷闹赜煤徒M合機制。這使其極好的滿足了分布組合的要求。目前在情境的相似性度量方面缺乏有效方法,使得情境檢索和復用存在困難。

        2 用戶行為分析的常用方法

        對于移動通信用戶行為的分析來說,首先從數(shù)據(jù)源出發(fā)并結合信令數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)分析確定客戶需求,而不是憑空分析用戶行為。這是由于用戶行為的分析是建立在對源數(shù)據(jù)分析的基礎上的,沒有實際數(shù)據(jù)和理論分析的支持,任何無憑無據(jù)的分析是沒有說服力的。只有經(jīng)過充分認識和理解源數(shù)據(jù),才能保證分析用戶需求的可行性。在通話過程中,我們常遇到單方能聽到聲音的這種情況,這種現(xiàn)象對用戶感知影響較大,是比較嚴重的語音質(zhì)量問題。但是,從信令流程上看單通和正常通話完全一樣,因為通話已經(jīng)建立,在通話期間用戶和網(wǎng)絡之間沒有信令交互,也就是說從信令面上無法判斷產(chǎn)生單通的原因。在這種只有正常信令數(shù)據(jù)支持而沒有用戶面數(shù)據(jù)的情況下,就需要結合用戶行為來定位問題。當用戶遇到單通情況時,通常是掛掉電話重新打電話,這樣就產(chǎn)生了異常的用戶行為:用戶的平均通話時長較短,用戶兩次通話的間隔時間較短。如果是針對單一的單通事件,這種行為分析方法不具有適用性,因為不同用戶的行為存在差異性。在有效的確定出相關的需求問題之后,接下來就是需要建立需求的用戶行為分析模型,針對于鏈路級單通的情況進行討論,可以針對平均通話時長的指標來考量,把所有鏈路的平均通話時長做一個研究和分析,最好是總結出相關的數(shù)據(jù)圖,在此過程中,相對平均通話時長較短的鏈路,就為高疑似單通鏈路。而對于小區(qū)級的單通分析,可以釆用用戶通話間隔較短這一特征,從CDR數(shù)據(jù)中尋找同一對用戶短時間發(fā)起二次通話的事件的方法,接下來根據(jù)調(diào)查區(qū)域的維度進行統(tǒng)計,就能找到高疑似單通小區(qū)。模型建立之后,接下來的問題就是優(yōu)化審計和系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的問題,比如平均通話時長低于多少,就可以判定為高疑似單通鏈路;兩個用戶的通話間隔為多少,可以判定為單通事件等等[3]。相關數(shù)值限值的確定和調(diào)整,在結果的表述上具有準確性。在得出最后的結論以后,還應該針對結論進行復核和深入研討。如果分析出來的鏈路和小區(qū)確實存在單通現(xiàn)象,則說明分析模型比較準確,而如果與實測有出入則需要重新調(diào)整模型參數(shù),甚至重做分析模型。

        表1 常用曲線分析模型函數(shù)[4]

        3 移動網(wǎng)絡社會行為的關聯(lián)優(yōu)化方法研究

        3.1基于重呼入行為模型的呼入控制方法

        在現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡現(xiàn)象中,覆蓋小區(qū)的移動網(wǎng)絡是比較獨立的,根據(jù)小區(qū)劃分信道的方式限制了相關覆蓋區(qū)域的信道產(chǎn)生。所以,針對這種情況可以表明,網(wǎng)絡中的信道資源在地理位置上存在不可移動性。針對這種問題,相關的解決方法就是在熱點區(qū)域的高峰時段的呼叫控制(CAC)變成資源分配的主要方式。研究發(fā)現(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡的載頻信道數(shù)量超過最繁忙時所需的信道數(shù)量時,只需要分別考慮忙時呼叫模型[5]。

        3.2基于區(qū)域代價可變的呼入控制方法

        在因某種原因現(xiàn)住的熱點區(qū)域,相關通信緊張時所引起的呼叫擁塞是不可避免的,在本次研究中通過建立一種區(qū)域內(nèi)的代價可變函數(shù),可以有效的提高通信緊張時的呼叫代價,以便影響到一部分用戶的通話行為,以方便使網(wǎng)絡恢復到可接受的呼叫強度最佳狀態(tài),降低仿真在這種時刻的通信阻塞率。有些通信系統(tǒng)中中采用基于二人博弈的經(jīng)濟模型,既采用動態(tài)的代價策略,根據(jù)不同的業(yè)務選擇不同種的服務網(wǎng)絡,用以改善網(wǎng)絡的繁忙狀況。

        3.3移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù)隊列擁塞控制方法

        針對移動網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)業(yè)務擁塞控制問題,特別是針對蜂窩網(wǎng)絡中由于使用者的社會行為,使用者在時間和空間上的分布存在不均勻的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象的出現(xiàn)導致這類狀況的加劇使得不平衡的狀況明顯,現(xiàn)實中由于無法避免這種不均勻性的問題產(chǎn)生,如果能夠在這個動力系統(tǒng)分叉之前預估計到這種情形,那么就可以針對這種問題提前對相關網(wǎng)絡進行優(yōu)化處理[6],方便不均勻性降低。將網(wǎng)絡中用戶的社會行為與之關聯(lián)起來,根據(jù)用戶的不確定性的原因,這種問題的出現(xiàn)可以表現(xiàn)出不同用戶需求資源的差異性,相關技術人員在原有模型的基礎上做了修正,在設置了不同的用戶輸入端的前提下,并研究了相關模型的動力學行為,重點討論了模型的分叉行為,使之該問題的解決更加貼近實際情況,解決方案更加有現(xiàn)實指導意義。

        4 結語

        移動網(wǎng)絡是伴隨著用戶對網(wǎng)絡服務的需求而不斷更新的,移動通信網(wǎng)絡更新不僅僅是一種技術的提升,并且也是用戶社會行為的一種表現(xiàn),可以說,移動通信今后的發(fā)展方向就在于通信技術網(wǎng)絡對用戶行為的反應能力,也是從桌面時代向普適時代進步的關鍵。因此,針對移動通信網(wǎng)絡的研究的問題應該逐漸有單極化轉變成多極化。用戶社會行為的push服務!網(wǎng)絡自主優(yōu)化等方向上,在這些研究方向上,可延續(xù)的研究工作還任重而道遠

        [1]顧震強.移動網(wǎng)絡的用戶行為及用戶價值區(qū)域特征的分析研究[J].移動通信,2016(5):15~19.

        [2]張長青.移動運營商大數(shù)據(jù)和云計算應用探討[J].電信網(wǎng)技術,2016 (3):34~38.

        [3]劉樹棟,孟祥武.基于位置的社會化網(wǎng)絡推薦系統(tǒng)[J].計算機學報,2015,38(2):322~336.

        [4]陳克寒,韓盼盼,吳?。谟脩艟垲惖漠悩嬌缃痪W(wǎng)絡推薦算法[J].計算機學報,2013,36(2):349~359.

        [5]王 睿,蘇 飛,韓振東,蔡子龍.基于用戶行為的語音業(yè)務隱性問題挖掘及優(yōu)化研究[J].郵電設計技術,2013,6:026.

        段建海(1970-),男,中級工程師,本科,主要從事通信工程工作。

        TN929.5

        A

        2095-2066(2016)14-0238-02

        2016-4-15

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