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数据挖掘技术在移动通信中的应用

近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘(DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文阐述了数据挖掘的一般技术,介绍了GSM网络的现状并探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用,包括关联性规则的应用、数据仓库的建立、数据挖掘主题  (本文共51页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

数据挖掘技术在我国移动通信运营业的应用研究

随着电信体制改革的深化,WTO的加入,我国移动通信运营业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,移动通信运营业拥有更多有关用户的数据。谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务,能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。我们国内对这方面的研究还处于刚刚起步的阶段,国外在这方面已经大大地超前于国内。因此,数据挖掘在我国移动通信运营业中的研究有重要的应用价值。本文重点研究了我国的移动通信运营企业如何开展及运用数据挖掘技术来提高其竞争力。本文没有对的数据挖掘理论及建模方法等作过多的阐述,也没有对数据仓库建设方面做过细的探讨,而是将重点放在数据挖掘模型的选择与设计上,在国外的已有研究的基础上,结合企业调研中企业的实际需要,提出了我国移动通信营业的客户价值、客户保持、客户细分、欺诈识别和促销方式选择等五个数据挖掘模型;并建立了网上的问卷调查系统来收集研究数据,在SASEnterprise Miner中对模型进行了验证...  (本文共130页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

数据挖掘技术在移动通信新增业务中的应用研究

随着3G时代的到来,我国移动通信运营业的竞争将更为激烈。移动通信不仅推动了电信行业的整体发展,而且对整个社会经济和人民生活产生了日益深远的影响。如何更好的开展业务,提高服务,节约成本,获得更大的市场份额是各运营商最关心的。而移动通信市场的特点注定其会拥有海量的数据。如何从这些数据中提取所需要的信息,从而进一步开展业务?这是当前移动通信业迫切需要解决的问题。数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的先进技术,为移动通信业所面临的上述问题提供了解决途径。本文分析了我国移动通信业的竞争情况,论证了数据挖掘理论应用于移动通信新增业务的必要性,重点研究了如何利用数据挖掘技术开展新增业务。在深入研究了数据挖掘理论的基础上,利用数据挖掘方法进行了对客户数据的挖掘,设计了客户细分、客户价值等模型。针对这些模型处理后的数据,应用本文所提出的新增业务提案可以有效的设计出针对性的新业务,给决策者提供参考的依据和帮助。实际应用表明,本方案作为运营商开展新...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

数据挖掘在移动通信中的应用

随着中国国内电信体制改革的深化,WTO的加入,移动通信运营业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,移动通信运营业拥有更多有关用户的数据。谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务,能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。移动通信企业具有国内领先的数据仓库系统,为实施基于数据挖掘的用户用户诚信度分析提供了条件。用户诚信度预测系统作为经营分析系统的一个重要组成部分,通过建立用户忠诚度预测模型,使企业能发现即将离网的用户,及时采取措施,减少用户离网的发生。因此,用户诚信度预测研究对移动企业降低运营成本,提高经营业绩有着极为重要的意义。本文根据移动通信企业现状,全面分析了数据挖掘技术及数据挖掘在通信企业中的应用,提出了基于竞争、进化计算的用户忠诚度预测算法,并建立了用户忠诚度预测分析模型。主要研究内容包括:1、针对竞争对手营销政策产生用户忠诚度的问题,提出了基于竞争策略的用户忠诚度预测模型,并进行了对比实验分析...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电子制作》2013年24期
电子制作

数据挖掘技术在移动通信网络优化中的应用

本文针对移动网络优化过程复杂、任务繁杂的特点,提出了利用数据挖掘技术来优化网络的方案。在对数据挖掘进行了深入的分析的基础上,重...  (本文共1页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

数据挖掘技术在移动通信业中的应用研究

随着移动通信业务领域竞争的日趋激烈,电信运营商要想在竞争中立于不败之地,就必须向客户提供满足其需要的高质量的服务,以留住现有客户,同时争取新客户。但在当前激烈的竞争环境中,发展新客户越来越困难,于是运营商将注意力集中在向现有的客户提供价值更高的增值服务,以从中获得更多的收入和利润。数据挖掘是对大量数据进行分析,从而揭示数据背后隐藏的知识的技术。它能帮助运营商从大量的客户数据中分析客户的消费行为,识别出可能使用增值服务的用户特征,确定使用某种增值服务可能性较高的目标客户,帮助客服和营销人员更有针对性的进行业务推广,从而以较低的销售成本,获得较高的价值。本文运用数据挖掘中的决策树方法建立提升销售模型来预测客户使用炫铃服务的可能性。论文首先对数据挖掘的理论进行了概述,包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的过程、数据挖掘的方法以及数据挖掘与数据仓库和OLAP的关系等;然后介绍了分类的概念及其常用的基本方法,并对本文所采用的决策树分类方法进行...  (本文共84页) 本文目录 | 阅读全文>>