【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 程度劃分網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域。以移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)為對(duì)象，以小區(qū)間鄰區(qū)、切換關(guān)系、干擾關(guān)系作為小區(qū)間相關(guān)性衡量指標(biāo)；根據(jù)小區(qū)間相關(guān)性，采用完全子圖發(fā)現(xiàn)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)等空間分析算法，將網(wǎng)絡(luò)中全部小區(qū)分簇，使得同一簇內(nèi)的小區(qū)地理位置相近、相互間相關(guān)性較強(qiáng)。基站屬于一個(gè)一個(gè)的小區(qū)，小區(qū)指的是一個(gè)基站在它所覆蓋的范圍，并且每個(gè)小區(qū)都有自己獨(dú)立的小區(qū)編號(hào)，一般一個(gè)基站屬于三個(gè)小區(qū)，小區(qū)之間是有相互關(guān)系的，包含小區(qū)間鄰區(qū)、切換關(guān)系、干擾關(guān)系等等。一個(gè)小區(qū)可以有多個(gè)相鄰小區(qū)。鄰區(qū)的關(guān)系不光表現(xiàn)在地理上，還有一些學(xué)科的指標(biāo)。有一些運(yùn)營(yíng)商在網(wǎng)絡(luò)維護(hù)上定義一些關(guān)系，只要這兩個(gè)小區(qū)有了鄰區(qū)關(guān)系之后，從一個(gè)小區(qū)走到另一個(gè)小區(qū)不會(huì)掉話(huà)。在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，少的小區(qū)有四五十個(gè)，多的一百多個(gè)。把它放在圖的模型中，點(diǎn)則是對(duì)應(yīng)小區(qū)，小區(qū)之間有鄰區(qū)關(guān)系就有一條邊。其一，可以找完全子圖。完全子圖即在圖中結(jié)點(diǎn)之間相互之間都有邊就是完全子圖，完全子圖把小區(qū)分成簇，這是一種找的方法，還有一種就是其二，在圖中，圖上有很多個(gè)頂點(diǎn)，頂點(diǎn)之間有邊，把相互之間連接比較緊密，邊比較多的頂點(diǎn)聚在一起。把小區(qū)當(dāng)做頂點(diǎn)，邊則體現(xiàn)在鄰區(qū)等關(guān)系上，這是一種動(dòng)態(tài)關(guān)系，把聯(lián)系緊密的小區(qū)放在一起，技術(shù)上參考復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘，通過(guò)搜集一些社區(qū)挖掘算法，實(shí)現(xiàn)這一功能，并且要求算法的復(fù)雜度要小于等于。把基站的聚類(lèi)這一算法呈現(xiàn)出來(lái)可以有多種方法，包括可以使用MapXtreme地理信息系統(tǒng)，百度地圖或者excel表之類(lèi)的形式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)成圖形的形式?？梢酝ㄟ^(guò)搜集百度一些資料可以找到百度地圖使用的接口，將程序?qū)С龅臄?shù)據(jù)放在excel表中，再把其呈現(xiàn)在百度地圖中。也可以直接將計(jì)算好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入excel中并把其方位角等屬性通過(guò)不同顏色呈現(xiàn)出來(lái)。如果呈現(xiàn)出來(lái)的圖像不平滑要將其修改變得平滑。2 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與數(shù)據(jù)挖掘 2．1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化顯然，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作就是一個(gè)貫穿于網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展的始終而且相對(duì)比較復(fù)雜的過(guò)程，在我們?nèi)粘５膬?yōu)化工作過(guò)程中，在很多情況下，我們都還是僅僅只是依靠話(huà)務(wù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)、路測(cè)的數(shù)據(jù)和用戶(hù)的反映來(lái)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中遇到的問(wèn)題。我們也不能夠否定移動(dòng)通信網(wǎng)的日常的維護(hù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化得工作的的確確也是要靠一批優(yōu)秀的有經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)化工程師來(lái)完成，但是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師的數(shù)量在實(shí)際中畢竟是有限的而且部分的流程已經(jīng)規(guī)范化的優(yōu)化工作有時(shí)候也并不一定必須需要優(yōu)化工程師的參與，我們可以借助一些集成化和智能化的工具來(lái)完成，從而減少工程師的參與，實(shí)現(xiàn)智能化[15]。在我國(guó)主要采取的是技術(shù)措施來(lái)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，通過(guò)推動(dòng)中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信三大運(yùn)營(yíng)商的技術(shù)來(lái)提高通信服務(wù)的質(zhì)量。我們將此工作劃分為三個(gè)大的基礎(chǔ)模塊，它們分別是：無(wú)線網(wǎng)優(yōu)化模塊、核心網(wǎng)優(yōu)化模塊和傳輸網(wǎng)優(yōu)化模塊，由于傳輸網(wǎng)和核心網(wǎng)在實(shí)際中的網(wǎng)元并不多，并且它的運(yùn)行環(huán)境也是相對(duì)比較穩(wěn)定的，所以移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的工作重心就是無(wú)線網(wǎng)優(yōu)化，所以可以將移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化近似地看為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要內(nèi)容與步驟對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化主要是對(duì)現(xiàn)有的GSM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，并可以通過(guò)技術(shù)和工程的手段調(diào)劑其參數(shù)、天線、網(wǎng)絡(luò)配置和網(wǎng)絡(luò)路由，通過(guò)調(diào)整使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化得到提高，發(fā)揮其最大的作痛，給企業(yè)帶來(lái)更多的效益，為用戶(hù)提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。一般將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化最為一個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目來(lái)運(yùn)作，通常分為三個(gè)階段加以實(shí)施。1．收集數(shù)據(jù)和熟悉網(wǎng)絡(luò)階段盡可能的熟悉網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)階段的工作重點(diǎn)，在這一階段中，需要找到問(wèn)題的所在，給問(wèn)題整體定位。從而也可以更好的開(kāi)展第二個(gè)階段的工作。在這一階段的主要工作就是找到需求的所在，與客戶(hù)進(jìn)行溝通，了解客戶(hù)的需求從而為整個(gè)優(yōu)化過(guò)程找到入手點(diǎn)。還有就是把需要的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到所應(yīng)用的工具中，包括基站的信息表，其中必須要有的是經(jīng)緯度，傾角等等主要信息。把這些信息收集好之后，導(dǎo)入到分析軟件中，來(lái)準(zhǔn)備進(jìn)行下一步分析處理。還有一個(gè)方面就是需要鎖定 TOP10 最差小區(qū)。對(duì)于小區(qū)的參數(shù)分析，需要提前對(duì)目前的參數(shù)設(shè)置的情況進(jìn)行下了解，然后再要標(biāo)出異常的參數(shù)設(shè)置，與運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行溝通。還要從用戶(hù)的角度熟練掌握網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量，為下一階段提高用戶(hù)的滿(mǎn)意程度作好準(zhǔn)備?？偠灾?，第一個(gè)階段的主要目標(biāo)是收集完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，完成摸底的路測(cè)，完成參數(shù)的審核，為第二階段工作埋下伏筆。 2．調(diào)整網(wǎng)絡(luò)與執(zhí)行優(yōu)化階段在調(diào)整移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與執(zhí)行優(yōu)化階段的問(wèn)題主要是解決如下幾個(gè)方面：解決掉話(huà)、信號(hào)等問(wèn)題；解決用戶(hù)投訴的主要問(wèn)題，有一些不能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化來(lái)解決的問(wèn)題，做出詳細(xì)的設(shè)計(jì)計(jì)劃及原因分析；提高網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)計(jì)的KPI 指標(biāo)。第二階段，需要啟用設(shè)備新功能必須把上述的問(wèn)題解決好，而且根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況，在第二階段的優(yōu)化過(guò)程中，對(duì)專(zhuān)門(mén)的問(wèn)題有專(zhuān)題進(jìn)行優(yōu)化。形成一個(gè)專(zhuān)題優(yōu)化報(bào)告，為以后解決這個(gè)問(wèn)題的工程留下材料，有據(jù)可查。3．保持性能和總結(jié)優(yōu)化階段在以上兩個(gè)階段中，網(wǎng)絡(luò)性能會(huì)有顯著的提高，這種提高也是有限的，到底可以到達(dá)什么程度，需要看網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。調(diào)整網(wǎng)絡(luò)與執(zhí)行優(yōu)化階段的工作已經(jīng)讓網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到它應(yīng)該有的最好的狀態(tài)。保持性能和總結(jié)優(yōu)化則就是要一直保持著這種狀態(tài)，于此同時(shí)也要進(jìn)入整個(gè)項(xiàng)目執(zhí)行的總結(jié)階段，第三個(gè)階段就是對(duì)前兩個(gè)階段的概括和總結(jié)，使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能保持良好。2. 2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 所謂的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是根據(jù)個(gè)人和企業(yè)的需要，從大型的數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)提取和分析，從而得到有價(jià)值的可以被利用的信息的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，我們可以根據(jù)得出的數(shù)據(jù)信息，來(lái)指導(dǎo)一些商業(yè)的行為或者是可以為一些科學(xué)研究提供參考價(jià)值。它的產(chǎn)生是由于近些年來(lái)信息化的進(jìn)程進(jìn)一步加快，信息處于大爆炸時(shí)代，大量的信息需要我們?nèi)チ私?，但是由于這些雜亂的信息導(dǎo)致我們無(wú)法準(zhǔn)確提取有用信息，它事數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，可以個(gè)各個(gè)學(xué)科進(jìn)行結(jié)合，所以也適用于各個(gè)領(lǐng)域。作為計(jì)算機(jī)領(lǐng)頭軍的IBM公司就率先開(kāi)發(fā)了一個(gè)名叫“智能挖掘機(jī)”的應(yīng)用工具[16]。 數(shù)據(jù)挖掘常用聚類(lèi)算法介紹1 聚類(lèi)算法聚類(lèi)分析就是將一些實(shí)際的或者是抽象的對(duì)象集合在一起，根據(jù)每個(gè)對(duì)象的某些性質(zhì)是否類(lèi)似來(lái)判斷能否將其歸為一類(lèi)的分析過(guò)程，這是一種重要的人類(lèi)分析行為。此系統(tǒng)所用到的就是最短距離聚類(lèi)法，根據(jù)個(gè)體的數(shù)據(jù)點(diǎn)在幾何空間上的距離來(lái)判斷是否能夠歸為一類(lèi)。例如系統(tǒng)中的最短距離聚類(lèi)法，開(kāi)始先將所有的小區(qū)按照社區(qū)分區(qū)算法進(jìn)行分區(qū)，會(huì)得到許多分區(qū)的小區(qū)集合，但是總會(huì)有難以判斷的小區(qū)被孤立出來(lái)，還有好多處于邊緣的點(diǎn)無(wú)法進(jìn)行分區(qū)，這就需要對(duì)其通過(guò)聚類(lèi)算法得到應(yīng)該劃分的小區(qū)，由于小區(qū)都是具體的經(jīng)緯度，這就需要計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)之間的球面距離，來(lái)計(jì)算出當(dāng)前距離當(dāng)前小區(qū)最近的幾個(gè)小區(qū)號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)了聚類(lèi)算法。每個(gè)基站都有自己經(jīng)緯度，并且在其跟周?chē)幕局g的距離中挑出離它最近的k個(gè)，k可以是4等等。從k個(gè)距離取第k個(gè)近的或者把k個(gè)基站之間的距離做個(gè)平均，這就是kdist距離。本項(xiàng)目一部分就是要做的就是對(duì)kdist距離進(jìn)行聚類(lèi)。就是把距離上比較接近，屬性比較相近的對(duì)象聚在一起，屬性就是kdist的值，其核心是聚類(lèi)。通過(guò)對(duì)每個(gè)基站聚類(lèi)可以計(jì)算出該基站距離每個(gè)基站的最近的K個(gè)基站的距離，可根據(jù)次距離對(duì)基站進(jìn)行聚類(lèi)分區(qū)，從而將一些具有相同特點(diǎn)的對(duì)象歸為一個(gè)類(lèi)，而不同類(lèi)之間的特征差異就會(huì)比較大，這樣可以通過(guò)類(lèi)別來(lái)管理大量的基站信息。2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的挖掘是最近的10年來(lái)眾多學(xué)科交叉的前沿研究熱點(diǎn)之一了,不只是在理論上有重要意義,而且在應(yīng)用上有非常廣泛的應(yīng)用前景。社區(qū)結(jié)構(gòu)這一個(gè)概念是由Newman于2002年初次提出來(lái)的。所謂“社區(qū)”，就是通常我們所說(shuō)的“分簇”，在一個(gè)社區(qū)我們可以大致地被描述為一個(gè)由部分頂點(diǎn)所構(gòu)成的子圖,在描述的這個(gè)子圖的內(nèi)部中，各個(gè)頂點(diǎn)之間的連接是很緊密的,但是與這個(gè)子圖以外的各個(gè)頂點(diǎn)的連接卻很松散。由于許多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都呈現(xiàn)出了這樣的社區(qū)構(gòu)造,所以對(duì)這一社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)和描述有重要的現(xiàn)實(shí)和發(fā)展意義。 3 改進(jìn)的CNM算法為了能夠很確切地對(duì)所反映得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及部分重要的性質(zhì)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)結(jié)構(gòu)的劃分，連續(xù)地應(yīng)用社團(tuán)構(gòu)造分級(jí)的數(shù)據(jù)聚類(lèi)方法，即改進(jìn)Newman貪心算法 （簡(jiǎn)稱(chēng)CNM算法）。在這個(gè)CNM算法中引入了點(diǎn)權(quán)和邊權(quán)的概念，并且又重新定義了新的Q函數(shù)計(jì)算的社區(qū)模塊度，通過(guò)尋找Q函的數(shù)峰值來(lái)確定社團(tuán)劃分的最終的結(jié)果。使用改進(jìn)的算法之后，我們不難發(fā)現(xiàn)這個(gè)算法在劃分準(zhǔn)確性及算法復(fù)雜度等方面都有特別明顯的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)現(xiàn)有的對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘的認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，提出來(lái)的這一改進(jìn)的CNM算法，與其他同類(lèi)別的算法相比在分簇的效果上，還有算法的時(shí)間復(fù)雜度上都有非常大的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。改進(jìn)的CNM對(duì)在最大的堆中出現(xiàn)的最大的值，自動(dòng)選擇最靠前的位置來(lái)進(jìn)行一系列處理，這個(gè)處理方式對(duì)分簇效果的本身是不是有影響為最佳的處理的方式將會(huì)是來(lái)進(jìn)一步討論的一個(gè)問(wèn)題。在對(duì)昆明的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程中應(yīng)用了這一改進(jìn)的CNM算法，提升了算法的分簇的效率，分簇效果也是比較理想，具體的將在后文中講解到這一問(wèn)題。 數(shù)據(jù)挖掘在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)