終端數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

路 瑋，李軼群，李佳俊，王蘊(yùn)實(shí)（中國聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院，北京 100048）

0 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)終端不斷增加，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)需求呈爆炸式增長，運(yùn)營商轉(zhuǎn)型之路必將圍繞海量數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī)做深度挖掘分析。本文利用深度學(xué)習(xí)算法，同時(shí)結(jié)合LTE 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)隱藏在龐大數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)規(guī)律，通過大數(shù)據(jù)分析挖掘找出數(shù)據(jù)存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析現(xiàn)網(wǎng)用戶換機(jī)情況預(yù)測用戶未來需求，通過數(shù)據(jù)間的規(guī)律，預(yù)測業(yè)務(wù)新需求，并將其轉(zhuǎn)化為新業(yè)務(wù)和新產(chǎn)品。

1 終端換機(jī)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

隨著4G移動(dòng)技術(shù)不斷走向成熟，移動(dòng)終端用戶數(shù)量急劇增加，運(yùn)營商運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對現(xiàn)網(wǎng)終端出賬數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，探索用戶換機(jī)潛在因素。數(shù)據(jù)挖掘是以人工智能為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)信息處理技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中的潛在信息，獲取有利于業(yè)務(wù)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、模型評(píng)估等6個(gè)環(huán)節(jié)。如圖1所示，這6個(gè)環(huán)節(jié)之間是可以相互交互的，例如在數(shù)據(jù)理解階段如果發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)無法解決業(yè)務(wù)理解階段提出的問題，則需要重新調(diào)整定義業(yè)務(wù)問題或者采集更豐富的原始數(shù)據(jù)去論證問題；如果在建模階段發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)無法滿足建模需求，則需要重新處理數(shù)據(jù)直至滿足建模要求；如果在模型評(píng)估階段發(fā)現(xiàn)模型預(yù)期結(jié)果不理想，則重新回到業(yè)務(wù)理解階段審視問題合理性并進(jìn)行調(diào)整。……