利用MR大数据提升3G用户感知研究

运用大数据挖掘原理,对海量3G终端MR数据进行深入研究。从解决用户感知、用户体验方面入手,寻找网络质量规律,并在优化实例中予以应用。丰富了优化手段,取得良好效果,提高了优化效率,为深度优化提供了新思路。     

基于LTE-TA数据挖掘的覆盖场景分类研究及其优化

MR(Measure Report测试报告)优良比定义为报告中采集的RSRP(Reference Signal Receiving Power)指标数据大于-105d Bm的采样点的比例,该指标越好,一定程度上可以判断小区覆盖较好。根据电磁波辐射传播的基本原理可知,终端与基站天线相距的远与近,对上报的RSRP值有直接影响,而在LTE系统中,同时有TA(Timing Advance,时间提前量)参数,表征终端与天线端口之间的距离。因此文章进一步研究LTE网络中接收的TA数据,统计分析用户群的距离分布,对扇区的实际覆盖问题进行评估,进而针对性地进行弱覆盖优化,提高MR的优良比,改善用户体验。     

利用MR大数据主动改善VIP区域3G用户感知

运用大数据挖掘原理,对海量3G终端MR数据进行深入研究,寻找网络质量规律,主动改善VIP区域用户体验,提升用户感知,并在优化实例中予以应用,丰富优化手段,取得良好效果,提高优化效率,为深度优化提供了新思路。     

Web数据挖掘技术与XML

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web相结合的产物。在深入分析了Web数据挖掘的基本概念、分类、具体的应用及XML的特点后，讨论了如何用XML来解决Web数据挖掘中的相关问题。     

挖掘Web数据

随着计算机及Ｉｎｔｅｒｎｅt的迅速发展,Ｉｎｔｅｒｎｅｔ已经发展成为一个巨大的信息空间。网络用户通常通过鼠标的点击和搜索引擎来从海量的数据中寻找自己需要的信息。但是由于Ｗｅｂ的动态性和异构性,使得用户的搜索效率极低,搜索引擎又存在着搜索范围较小、搜索结果的不准确性和不能提供多媒体搜索服务等缺点。为了克服以上缺点就提出了Ｗｅｂ数据挖掘这一概念。异构数据库环境和半结构化的数据结构是Ｗｅｂ数据挖掘遇到的新问题。以ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ ＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ）为基础的新一代ｗｅｂ环境不仅可以…     

Web数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展，WWW上的信息量不断增加，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。由Web数据具有的半结构化特性，使得Web数据挖掘更加复杂，不同于传统的基于数据库的数据挖掘。为了解决这个问题，把数据挖掘的理论和技术应用于WWW，出现了一个新的研究领域——Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理，并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发Web数据挖掘，充分利用Web资源，还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性，同时又具有极大的开发潜力。     

Web数据挖掘综述

随着Internet技术的快速普及和迅猛发展,Internet应用已深入到人类生活的各个角落,如何开发和利用访问Web站点所产生的丰富的信息资源,提高网站的性能,更好地为用户服务、为决策者提供决策支持,成为数据挖掘技术在Web领域研究的热点。本文综述了基于Web的数据挖掘概念、主要技术及分类、流程,说明了Web数据挖掘的应用和研究方向。     

基于数据挖掘Apriori算法实现与应用

本文主要对数据挖掘的有关算法进行学习与应用。首先介绍了这些算法的基本思想和算法步骤,然后运用这些算法进行实际问题的求解。本文着重介绍的是关联规则的Apriori算法。对Apriori算法,用其对当下高等学校排课的问题进行求解。     

基于MR数据的上下行不平衡优化分析

介绍了基于MR数据的上下行不平衡问题优化分析思路、问题原因分析以及典型优化案例.     

基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法

针对当前电商大数据背景下的数据分类与挖掘中存在递归效率低、周期频繁、冗余度高等问题,文中提出一种基于人工智能的大数据分类和挖掘算法。该算法采用快速Spark架构,在将获取到的电商大数据进行智能Spark分类的基础上,通过设置根据数据管辖维度进行控制的纵向序列,可以在较大程度上提高数据挖掘的效率。在数据挖掘的过程中构建各类数据所对应的挖掘模式,从而能够在最短的时间内生成用户行为树,降低数据挖掘中的冗余度。在数据分类时,将用户行为树及其数据的集合进行依次映射,从而解决因频繁搜索导致的周期收敛困难的问题。使用旅游业电商数据对所提算法进行仿真验证,结果表明,该算法在数据挖掘中消耗时间短、准确度高。     

WEB数据挖掘研究探析

WEB上的数据是一种介于结构化与半结构化之间的数据,以多种形式存在,非常不利于挖掘有用的信息。当前,随着WEB站点上的信息逐步采用XML规范,给WEB数据挖掘带来了新的解决方法。     

Web数据挖掘技术探讨

Web挖掘是在传统数据挖掘技术的基础上产生的,是从Web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的Web页面等。本文首先介绍了Web挖掘的一般知识,然后分析了Web数据挖掘的常用技术,最后讨论了该技术在各领域的应用。     

基于MR数据的无线网络优化

本文对基于MR（测量报告）的优化系统进行了描述,提出了新的优化思路,讲述基于MR优化的方式方法、与传统优化的优劣和未来的发展。     

数据关联规则挖掘理论与数据算法的探讨

在众多不确定因素很强的数据中,如何挖掘数据是非常重要的,这时候关联规则挖掘理论就出现了.因此,在数据挖掘的领域中,关联规则有着突出的研究地位.本文从关联规则的产生背景和相关概念做出了论述.     

基于MR数据TD-LTE上行干扰分析方法研究

TD-LTE上行干扰直接影响系统的上行吞吐量以及接通率.通过对上行干扰特征以及MR数据内指标进行分析研究,提出基于测量报告的上行干扰分析方法,实现上行干扰及干扰源的精确定位,进而缩小上行干扰排查范围,对干扰源针对性地进行排查.     

利用MR数据评估GSM网络频率结构的方法

介绍了通过使用MR数据计算网络频率结构指数的方法，并结合某城市对网络频率结构进行评估和调整的实际情况分析了该方法对频率优化调整的效果。     

浅谈Web数据挖掘在电子商务中的应用

本文主要讨论Web数据挖掘技术电子商务领域的应用。介绍了Web挖掘的的基本内容和电子商务中常用的Web数据挖掘技术,分析了Web访问信息挖掘在电子商务中的几点具体的应用。     

基于MR数据的TD-LTE天馈检测方法研究

移动通信系统中天馈的性能直接影响信号的覆盖范围,通过手机测量报告的分析研究,提出TD-LTE天馈检测诊断的方法,能够有效检测信号覆盖异常,定位疑似天馈故障站点,减少故障排查工作量,提高天馈故障排查效率.