大數據技術在通信領域的應用研究

一、通信領域大數據處理關鍵技術概述

（一）通信數據采集與預處理

通信大數據的來源高度異構，涉及網絡、業務、終端、外部數據等多個維度。如何采集、整合和管理多源數據，是大數據應用的首要問題。針對數據源的差異性，需要設計統一的數據采集接口，制定標準的數據交換格式，如XML、JSON等，并通過ETL工具實現不同數據源的抽取、清洗、轉換與加載。在數據預處理階段，通過字段映射、語義識別等技術，將異構數據字段統一編碼，可以實現語義層面的互操作[3]。

（二）通信大數據的分布式存儲優化

通信大數據對存儲系統的擴展性、可靠性提出了苛刻的要求。目前，主流的分布式存儲系統包括HDFS、HBase、Kudu等，它們在吞吐量、容錯性、負載均衡等方面各有優勢。系統選型要綜合考慮數據量、數據類型、訪問模式等因素。同時，存儲系統的可用性直接關系到上層業務，因此，在實際部署中需進行優化配置。以HDFS為例，通過調整文件塊大小、副本數、回收策略等參數，可以顯著提升磁盤I/O性能。對于時效性要求高的數據，可以利用SSD來構建高速緩存層。HBase針對列簇存儲進行了優化，適合存儲超寬表。而Kudu采用Raft協議來保證數據一致性，并支持更新和刪除操作，廣泛應用于實時數據分析場景。

（三）構建客戶投訴預測模型

1.基于深度信念網絡的投訴預測

深度信念網絡（DBN）是一種前沿的深度學習模型，善于學習數據內在的多層次特征表示。將DBN應用于客戶投訴預測，可顯著提升預測的精準度。不同于傳統人工特征提取方法，DBN能夠自動從海量文本數據中學習高階特征，克服人工特征的局限性[5]。

實驗結果表明，DBN提取的特征具有更強的表達能力和判別力，使預測準確率提高了 7 . 1 % 。圖1展示了基于DBN的投訴預測模型架構，采用隨機森林（RandomForest，RF）和邏輯回歸（Logisticreges-sion，LR）兩種經典的分類算法，充分利用DBN學習到的深層特征，實現投訴問題的精準判別。

2.基于LSTM的客戶投訴預測模型

客戶投訴與網絡故障相關聯，且投訴數據具有時序性，使傳統模型難以捕捉時間上的依賴關系。LSTM（長短期記憶網絡），作為一種擅長時序處理的深度學習架構，憑借其門控機制與記憶單元，能夠有效捕捉長距離依賴，預測精準。本文創新提出LSTM投訴預測模型，以故障數據為源，投訴數據為標，構建了從故障到投訴的映射關系。經過訓練，該模型能夠根據實時的故障流，預估投訴概率，并提供有效的預警。

數據以滑動窗口構建，T為窗長，輸入序列為前T故障數據，輸出對應投訴數據。此方式生成豐富樣本。模型先以利用嵌入層對故障特征進行降維處理，再饋入LSTM層。LSTM通過輸入、遺忘、輸出三門協同，控制記憶更新，處理長期依賴，緩解RNN的梯度消失問題。

LSTM輸出高階特征，經全連接層預測投訴概率。

訓練采用多分類交叉熵與Adam優化，反向傳播調參，使誤差最小化。推理時，僅需輸入故障數據，即可實時預測投訴趨勢，助力預警與調度決策。

（1）LSTM模型

LSTM是RNN的改進版，擅長處理序列數據，但RNN易遭遇梯度問題，難學長距離依賴。LSTM通過引入記憶單元與門控機制（遺忘、輸入、輸出門），精細調控信息流動，解決了長期依賴問題。盡管LSTM結構復雜，訓練效率低，但通過改進門限機制，如公式（1）至（6）所示，優化隱藏層輸出 h t 的計算，提升了模型性能，能夠有效捕捉序列中的長短期依賴關系。

在神經網絡架構中，權重矩陣 W 橋接模型層間，調控信息傳遞；偏置向量 b 則作為調整因子，增強了模型的適應性。 ∣ c ∣ 作為記憶單元的核心，存儲并處理歷史信息。σ 與Tanh作為激活函數，賦予神經元非線性能力，各展所長。 σ 限值于（0.1），便于調控信息流通情況；Tanh則擴展至（-1，1），適應更廣的激活需求。

此外，i、 門控機制能夠精細調控記憶單元，有效篩選并保留關鍵信息，克服了RNN處理長序列時的挑戰，顯著提升了模型在捕捉長期依賴方面的能力。

（2）基于LSTM的客戶投訴預測模型根據LSTM模型，選取特定的分類器，構建出預測模型，如圖2所示。 x t 代表特定時間點，t的故障數據輸入；LSTM模型由公式（2）至（6）詳盡定義，負責處理這些數據。在 時刻， h 作為輸出特征，深刻揭示了故障數據的內在含義。f作為非線性映射工具，能夠靈活轉換故障數據，以適配LSTM輸入。 g 作為分類組件，在實踐中可選用softmax等先進分類器。 y t 為客戶投訴數據，在訓練階段是已知的，而在預測時則通過圖2模型結合故障數據 h 進行預測，實現對客戶投訴的精準預判。

二、流量經營模型

近年來，國內語音通話總時長已連續二十個月顯現下滑態勢，截然不同的是，數據流量的使用量卻持續走高。這一對比鮮明地揭示了移動互聯網時代的演進方向。為緊跟此趨勢，搶占市場先機，如何高效運營與管理流量資源，已成為當前亟須攻克的核心問題。

基于現有的通信網絡架構，深入探究的焦點在于如何拓寬流量的應用場景邊界，并創新流量的運營策略，旨在從龐大的數據流中發掘潛在的商業價值。這不僅是對傳統經營模式的深刻變革，更是助力運營商實現利潤最大化目標的必由之路，構成本文探討的中心議題。

（一）流量共享

在構建流量共享體系的過程中，參與者被明確劃分為兩類核心角色：一為發起人，二為加入者。這兩類角色共同構成了流量共享的基礎框架，并通過“共享關聯”這一紐帶緊密相連。雙方均屬于流量使用的活躍群體。發起人承擔著啟動并引領整個共享過程的重任，同時享有單方面終止共享關系的特權。每位發起人可與多位加入者建立共享關系，但每位加入者原則上僅隸屬于一個共享關系。這一復雜的實體與關系結構已通過圖示方式，在圖3的共享關系ER模型示意圖中得以直觀展現。

談及流量共享方案的設計思路，其運作流程大致概括：當共享者完成流量支付后，該部分流量資源即被自動劃入共享池，供后續分配使用。共享者可以憑借個人意愿主動邀請其他用戶加入共享，或依托系統內置的智能推薦機制，吸引潛在用戶加入共享行列。從策略規劃的角度來看，隨著共享成員數量的不斷增長，流量的單位成本有望逐步降低，從而激發更多用戶的參與熱情，形成用戶與流量之間的良性互動與循環增長態勢。

（二）基于聚類分析的流量共享模型

1.聚類分析介紹

在劃分流量共享參與者的角色時，可以采用聚類分析這一數據處理策略。它基于特定特征對對象進行歸類處理。在機器學習的廣闊領域中，聚類分析占據了舉足輕重的地位，它能夠將多個對象有效組織成不同群組，以滿足更復雜的應用需求。當前，在聚類分析領域，K最近鄰（KNN）與K均值（K-Means）等算法因高效性和實用性而備受青睞。聚焦到聚類分析的核心要素，不難發現，它主要包括聚類對象以及用于衡量對象間相似度的度量方法。在流量共享模型的背景下，聚類對象明確指向了用戶群體，而度量方法則承擔起評估用戶間相似性的重任，進而決定哪些用戶應被歸入同一類別。

深人分析用戶數據可以發現，其蘊含了豐富的多維度屬性。在流量共享的具體應用場景中，地理位置相近或社交關系緊密的用戶群體往往更容易產生共享流量的需求。因此，本文特別強調了位置信息與聯系人信息這兩個關鍵維度的重要性。值得注意的是，這兩類信息均是運營商能夠直接獲取的，故被視為已知數據資源。

2.基于聚類分析的流量共享方法

在探討流量共享參與者的角色劃分時，結合用戶的位置信息與聯系人信息，聚類分析的具體實施流程可細化為以下步驟。

步驟一：從用戶數據中提取或轉換關鍵信息，本文著重提取了用戶的位置數據與聯系人信息。

步驟二：預設N個類別。起初，每個類別內僅含一名用戶。

步驟三：運用特定的度量標準，對兩兩用戶之間的相似性或差異性進行量化評估，得出度量結果。

步驟四：基于上述度量結果，將最相近的兩個用戶合并至同一類別中。

步驟五：隨后，計算新形成的類別與其他現有類別之間的度量結果。若該結果滿足預設的閾值條件，則重復步驟四的操作；否則，返回至步驟一，繼續迭代處理。

步驟六：根據最終類別的數量，判斷是否滿足聚類操作的終止條件，從而得出聚類分析的結果。

針對上述方法，需額外說明兩點。其一，在步驟三中，鑒于數據量龐大，所選用的度量方法需兼顧效率與準確性。同時，度量方法的表達能力亦至關重要，需要精準反映用戶間的差異或相似程度。常用的度量策略包括基于范數的度量法與基于內積的度量法等。其中，基于范數的度量法可參照公式（6）進行具體實現。

在闡述過程中， 與 ν 分別標識了兩個用戶的位置信息或聯系人詳情，參數 p 則是一個正數。 p 的數值變化決定了其度量方法的差異： p 小于1時，選用分數范數作為評估基準； p 等于1之際，度量方式轉變為曼哈頓距離；當 p 設定為2時，則與歐氏距離相對應。用戶能夠基于個人的實際需求和應用場景，靈活選取合適的p 值來加以運用。

基于內積的度量方法如公式（7）所示。

當位置與聯系人信息以非數值形態呈現時，可利用符號化處理來計算內積，或者先將文本信息轉化為數值形式再進行計算；若信息已直接以數值形態存在，則直接進行內積計算即可。

對于步驟五進行深入考量，確定兩個類別之間的度量結果是關鍵一環，需探索多樣化方法。比如，可以采用平均法，具體操作為計算兩個類別中所有用戶間兩兩距離，并求取這些距離的平均值，此平均值作為兩個類別間的度量依據。在實際應用中，根據具體需求與場景的不同，可靈活選擇恰當的類別差異或相似度評估方式。

三、結束語

大數據是通信行業數字化轉型的關鍵驅動力。面對井噴式增長的海量網絡數據，運營商應順應技術發展趨勢，加速大數據平臺從技術探索走向業務實踐的進程。當前，通信大數據在用戶洞察、網絡優化、業務創新等領域已初顯成效，但仍面臨數據處理瓶頸、模型性能不足、隱私安全風險等諸多挑戰。因此，本文圍繞通信領域大數據處理的關鍵技術進行了深入探討，從通信數據的采集與預處理、分布式存儲優化，到構建客戶投訴預測模型和流量經營模型，全面分析了大數據在通信行業中的應用和發展。因此，持續探索和優化大數據處理技術，對于通信行業的長遠發展具有深遠的意義。

作者單位：孫苑苑中國移動通信集團江蘇有限公司

參考文獻

[1]楊挺，耿毅男，郭經紅，等.人工智能在新型電力系統智能傳感、通信與數據處理領域應用[J].高電壓技術，2024，50（01）：19-29.

[2]任奎，張秉晟，張聰.密碼應用：從安全通信到數據可用不可見[J].密碼學報（中英文），2024，11（01）：22-44.