LTE-Advanced网络Uu接口用户行为分析系统的研究与实现

大数据时代,面对海量且复杂的结构化、半结构化和非结构化数据,传统的信令监测分析系统无法快速准确地分类、处理以及存储海量数据中包含的信息.针对这些问题,提出了一种基于Hadoop系统技术平台和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法的LTE-Advanced网络Uu接口用户行为分析系统.对用户行为分析系统的系统架构、在Hadoop平台下数据挖掘分类算法SVM的实现进行了详细阐述,并通过Uu接口进行了现网测试,测试结果表明,提出的用户行为分析系统达到了预期的效果,对用户偏好分析以及精准营销具有推广意义.     

Hadoop在电信运营商经营分析系统中应用的研究

随着互联网发展带来的数据爆炸,很多企业都使用分布式文件系统来搭建高性能和高扩展性的应用,存储自身海量的数据并加以分析.Hadoop就是目前比较主流的开源分布式文件系统之一,它支持海量数据存储、可扩展性强、容错性强、可以运行在廉价的商用机器上,是大多数企业的首选.本文通过在电信运营商经营分析系统中引入Hadoop分布式技术,改变了经分系统中小型机加关系型数据库的传统架构,解决了经分系统中海量非结构化数据分析的问题,对电信运营商实现高效率地从海量日志里挖掘出有价值的信息具有重要的意义.     

数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用

随着国内电信市场竞争的日趋激烈,电信运营商的经营模式逐渐从技术驱动向市场驱动、客户驱动转化,用户行为分析逐渐成为各运营商关注的焦点。文章设计了EV-DO信令监测系统用户行为分析模型,引入数据挖掘技术来进行海量数据的分析与处理,让企业深入了解和掌握现有客户群。     

流量经营分析系统的设计与实现

随着手机上网速率的提升,智能终端功能的提高,移动互联网流量开始井喷,随之而来的是日趋激烈的移动互联网竞争,客户体验提升和新业务营销需要对海量的流量数据做分析,流量经营工作成为移动运营商新时期工作的重中之重.流量经营是指电信运营商提升单位流量价值、降低流量成本,以更好地满足用户需求的一系列运营手段.流量经营的本质是经营活动而非技术,不是单纯的流量计费,而是在经营活动中充分考虑流量成本并体现流量价值,从而实现基于用户体验价值的科学定价.流量经营分析系统根据用户、终端、内容、网络、业务、位置等维度实现流量的综合分析,整合了用户使用GPRS、WLAN上网的行为及内容等网络侧数据和经分侧数据,搭建了比较完善的数据流量运营分析支撑系统,实现了业务指标的集中化监控、用户内容分析、终端使用行为分析等功能.     

基于大数据分布式技术架构在上网行为分析中的解决方案

基于大数据技术上的上网行为分析是运营商经营分析发展的必然趋势。构建大数据的高效率平台,建立满足大数据全生命周期的数据存储与信息管理基础架构,是大数据对企业信息技术部门最重要的挑战。就综合运营商的上网日志、信令等对大数据分布式技术架构在运营商上网行为分析中的必要性和特点进行了描述,最后给出了基于大数据分布式技术架构在上网行为分析中的解决方案以及相应的核心关键技术。     

基于云边协同架构的内容洞察平台实现方式研究

近几年,互联网、5G、大数据的发展为企业提供了海量数据资源,也带来了数据管理和分析的挑战。为了更好地利用这些数据,对用户的上网行为进行判断和识别,运营商构建了基于云边协同架构的内容洞察平台,对互联网中海量的内容信息进行采集和解析,对用户的上网行为进行判断和识别。本文从云边协同架构、数据模型架构以及云边协同能力、数据采集能力、解析能力和内容分发能力等方面详细论述了内容洞察平台的实现方式,为运营商提供更好的数据服务能力。     

基于Hadoop平台的电信大数据入库及查询性能优化研究

随着移动互联网的快速发展,电信运营商内部各种IT系统中的数据出现了"大数据"的特征,既有的技术架构和路线已无法高效处理如此海量的数据。针对流量经营大数据管理和大数据服务中海量DPI数据的数据入库和数据查询场景,提出了一种基于Hadoop的分布式数据服务架构,并设计出在该架构下的数据入库和查询性能的优化算法,通过模拟数据的实验对性能优化算法进行了验证。     

移动互联网流量经营分析系统方案研究

结合电信运营商对移动互联网流量经营的实际需求,通过对流量分析目标、系统技术架构、系统功能架构、平台组网方案等方面进行分析,提出移动互联网流量经营分析系统建设方案,该系统可对用户访问移动互联网行为进行分析,从而展开精细化流量经营,提升流量价值。     

基于大数据的智慧区域运营平台设计与实现

针对运营商现有生产经营系统在区域运营支撑等方面能力不足的问题,提出基于大数据技术建设智慧区域运营平台的方案,从系统功能设计、系统架构及开发实现等方面进行了研究.通过建设智慧区域运营平台,对运营商海量数据进行实时处理和挖掘分析,实现可视化运营、便捷化营销、网格化支撑能力,提升运营商市场运营效率.     

基于大数据的移动用户行为分析系统与应用案例

本系统基于Hadoop架构采集运营商网络侧产生的大数据,并对数据进行深度加工,挖掘其中相关的用户行为属性,构建用户行为分析模型,并对具体用户行为应用进行有效探索.针对技术选型、系统实现、数据采集、模型设计与应用案例,完整展示了移动用户行为分析系统的设计思路与实现.     

基于TF-IDF算法的运营商用户画像分析

随着通信技术的迅速发展，海量日志的产生给企业运营带来了安全隐患，除了能否及时检测出电信运营商企业内各类业务系统及设备的海量日志是否安全、合规之外，基于用户行为的分析对日志安全也尤为重要。为了直观掌握用户行为，本文基于TF-IDF标签权重算法对运营商海量用户业务日志数据构建用户画像。根据实际业务场景构建RFS模型，通过开发的用户画像标签体系分析研究运营商用户行为，对用户操作日志中的潜在高风险信息进行数据挖掘，并输出可视化用户行为分析画像结果。实际应用表明，通过用户画像能识别风险用户行为信息，同时也能为日志安全分析提供参考价值，帮助企业实现数据安全运营动态监测。     

大数据挖掘助力电信运营商终端营销

移动互联网时代掌控手机终端成为电信运营商维系客户与扩大市场的战略重心,各运营商在终端营销上均面临通信市场日趋饱和、被互联网异质业务管道化、客户转化质量与效益较低等问题,迫切需要挖掘海量客户及行为数据的价值,提升精细化管理水平,大数据挖掘的引入成为重要抓手。本文在描述电信运营商终端营销典型需求的基础上,阐述了大数据挖掘的主要分析应用手段,对建立客户上网行为分类标签、识别客户潜在换机需求和终端偏好、适配终端及流量套餐与业务应用、客户互联网应用偏好挖掘与实时营销等典型场景给出了建模思路与应用参考。     

基于机器学习理论的大数据支撑系统自学习架构的探讨

大数据应用在运营支撑中有着举足轻重的作用.主要调研了各电信运营商的大数据支撑系统架构和主要功能模块.分析了该系统的主要不足之处,提出了借鉴机器学习架构,让大数据支撑系统通过“自学”不断对自己迭代更新,充分挖掘大数据宝藏,为生产经营活动提供更强有力的支撑.     

通信网络大数据应用新模式研究

4G高速网络时代,电信运营商的数据业务爆炸式增长产生了海量数据.用大数据视角挖掘业务数据背后蕴藏的巨大价值、盘活企业的海量数据资产,为电信运营商应对数据业务飞速发展提供了新思路.本文阐述了大数据的定义和发展趋势,依据大数据价值链层次构成理论分析了电信运营商的大数据优势和面临的挑战,介绍了全球典型电信运营商的大数据试用情况,并结合大数据处理基本流程,从精细化运营和商业模式创新两个方面对电信运营商在4G时代的大数据应用进行了探讨.     

利用大数据优势摆脱“管道”困境

运营商发展大数据具有其他行业无可比拟的优势,主要体现在：一、运营商掌握数据全面充足.电信的领域之中,数以亿计的通信用户基数保证了数据的海量和多元性.二、数据提供的可持续性.通信网络的时时存在为数据的持续和速度提供了保证.三、运营商对数据可以有效利用.运营商可以通过对海量数据的有效分析,更加精准、更加高效地把握用户需求,为广大用户和社会各界提供他们需要的产品和服务.     

基于大数据的小V网业务渗透率提升策略研究

随着大数据分析技术的发展,在电信运营商的营销支撑中大数据的挖掘分析变得举足轻重。结合广西移动小V网业务的发展,提出了引入基于大数据的小V网业务精准营销平台的网络架构和基于聚类分析方法的用户行为分析模型构建的思路和方法。     

大数据平台的关键技术及组网方案

基于大数据发展的趋势和电信运营商面临的挑战,分析了建设大数据平台的重要性和必要性.结合运营商实际需求,提出了大数据平台建设的关键技术、系统架构、设备配置方法和组网方案等,对各电信运营商大数据平台的规划、设计、建设提供指导意见.     

融合运营商网络行为数据的权益营销应用

移动互联网时代下,如何挖掘海量用户网络行为数据,提升数据变现能力对于业务运营具有重要的意义。融合电信运营商计费订购数据、移动认证登录数据和上网流量DPI解析数据等数据源,按照统一的标准构建业务分类标签,并根据用户使用行为记录输出兴趣偏好标签,最后辅助视频类权益计费业务的营销推荐,实验结果表明该方法能够显著提高订购转化率。     

运营商大数据平台建设思路

本文结合大数据时代电信运营商互联网化转型的背景,从大数据促进企业智慧运营以及实现数据资产变现的需求出发,分析了运营商大数据平台建设业务目标和技术目标,提出了运营商企业级大数据平台的总体架构、数据架构及应用架构.     

电信运营商在亚太地区用大数据分析开拓企业市场

正OVUM观点大数据分析技术被看作支撑下一波增长的飞跃性的创新技术,它将大幅提高生产率。很多企业已经坐拥大数据,具备了构建战略性决策和规划的基础。然而,大部分企业认识到,现有的大量结构化和非结构化数据让他们深感受挫,很少人具备能够恰当处理好、利用好它的专业知识。亚太地区的电信运营商也有一些是早期第一批采用大数据技术的先锋者,很多人甚至是毫无保留地全然接纳。大数据分析可以帮助运营商在这个竞争激烈的环境下,更好的了解用户需求。有证据表明,早期阶段就采用大数据分析的运营商,