數據挖掘技術在移動通信中的運用
數據挖掘技術具有為移動通信系統進行信息數據管理提供數據查詢、數據整理以及數據可靠性分析等功能。那么，在移動通信中數據挖掘技術的如何運用呢?
【摘要】基于目前移動通信系統運行過程中存在的數據挖掘缺陷，本文分析了數據挖掘技術在移動通信中應用的必要性與現狀，并提出了有效運用的策略方法，其目的是為相關建設者提供一些理論依據。
【關鍵詞】移動通信;數據挖掘技術
引言
信息時代的到來，使得人們對移動通信系統內部數據信息篩選功能的需求越來越大。
然而，在實際系統建設過程中，移動通信系統并未數據挖掘技術應用提供一個良好的運用環境，這就使得數據信息篩選功能目標的實現仍有很長的一段路要走。
針對這一問題，為加快移動通信系統優化建設的發展步伐，研究人員應在明確數據挖掘技術在移動通信系統應用現狀的情況下，找出具有適用性以及實用性的技術運用策略。
這是促進當前現代化經濟建設背景下移動通信系統快速穩定發展的關鍵，相關人員應將其作用于實踐。
1研究移動通信系統中數據挖掘技術應用的必要性
數據挖掘技術是從移動通信系統中大量具有不完全、模糊以及隨機性的數據信息中，提取潛在且極具利用價值的信息知識內容。
據相關數據統計，數據挖掘技術是一項具有交叉性特點的科學技術，其涉及統計學、數據庫技術、可視化、信息科學以及機械學習能力等。
當其作用于移動通信系統的網路優化過程，不僅能夠發揮出數據信息的基本查詢功能，還能從無序而模糊的數據信息環境中挖掘、整理以及提取出用戶所需的信息內容。
基于目前數據挖掘技術未在移動通信系統中起到真正的挖掘作用，研究人員應從系統運行的實際情況入手，找出數據挖掘技術的有效運用的阻礙與問題難點，從而對其進行控制解決。
這是加快信息化發展的重要課題，相關建設人員應將其重視起來[1]。
2數據挖掘技術在移動通信中的應用局限
數據挖掘技術作用的移動通信，是由業務營運、受理網站以及客戶服務中心共同組成的。
一方面，上述系統組成內容是通過客戶數據、營銷數據以及賬務數據的完整狀態，以不同訪問模式與數據格式分布在不同的系統環境中。
因其具有獨立性信息數據在移動通信系統運行過程中存在冗余和不一致問題，使得數據挖掘技術應用條件：單一視圖(SinngleView)要求難以達成。
目前，移動通信系統組成是由聯機事物處理系統來進行管理的，其雖能實現移動通信在線事物目標的實時處理，但其不能為通信用戶提供數據挖掘、查詢以及檢索功能，這是因為大量的數據均以完整的狀態存儲在系統環境中。
此情況下，移動通信要想實現數據挖掘技術的應用目標，需根據企業級別建立起客戶信息數據庫，以將不盡相同的聯機事物系統信息資源以目標需求的方式出現在用戶面前從而提高客戶數據使用環境的正確性與單一性[2]。
3移動通信中數據挖掘技術的有效運用策略
3.1建立數據庫
移動通信數據庫的建立是實現數據挖掘技術有效運用目標的基礎內容，其與傳統的聯機事務處理系統不同，數據倉庫具有集成、不可更新、面向主題以及隨著時間變化的特性。
為此，技術應用人員應將各個聯機事務處理系統做出構建數據倉庫的數據數據來源。
①技術人員應以文件的方式，為客戶提供基本資料、客戶賬單以及客戶聯系歷史記錄等數據信息。
②對于接口文件的處理，要在ETL過程抽取、轉換以及加載處理的過程中完成，即按照不同的而主題域組織、存儲，來進行這些客戶數據的管理。
③通過數據倉庫的接口，就可以對數據庫中的客戶數據進行數據挖掘與聯機分析。
研究表明，數據庫體系的建立，是由企業級數據庫、數據源以及決策支持組成的，因其構建的過程復雜性，技術人員應在明確數據挖掘技術應用方向的基礎上進行目標建設[3]。
3.2明確數據挖掘應用方向
移動通信系統中的數據挖掘技術主要的應用方向為：客戶行為、優惠策略仿真預測、客戶忠誠度、反欺詐以及競爭對手等。
以客戶行為為例，數據挖掘技術人員應采用分類分析法和聚類分析法，從而總結出客戶的生活方式、消費習慣以及社會聯系等特征。
而后，按照不同特征進行客戶群劃分，從而使76通信設計與應用運營商為其提供更為適用性的市場營銷活動和客戶服務。
3.3優化數據挖掘過程質量
①數據挖掘技術人員要做好數據準備工作，即應通過完成數據信息集成、目標內容選自以及查詢軟件預處理，來優化數據挖掘技術應用的質量。
在構建數據集成系統時，技術人員要將移動通信大環境中的多個文件和數據進行整個處理，以避免因語義模糊問題而出現遺漏或是不良數據信息問題。
數據選擇目標，就是通過縮小數據庫中數據信息的處理范圍，來提高數據挖掘技術應用質量。
而預處理，是降低挖掘技術工具的應用限制，來提升數據挖掘技術應用的科學合理性。
②在進行移動通信系統的數據采掘過程中，先要決定假設的產生，即根據系統運行需求選擇發現型還是驗證型的數據采掘方式。
前者為用戶產生的假設;后者為用戶對數據庫中的知識內容提出了假設。
而后，選擇適用的工具進行數據知識的采掘作業，從而面對采掘發現的知識內容，以作用于移動通信系統網絡優化。
③對于技術應用結果的表述與解釋，即，當用戶不滿意獲取的信息數據結果，則要重復用戶決策目標的信息提取過程，從而完成數據采掘過程。
這里的數據采掘發現的知識形式通常是通過數據概念、運行規則、分布規律、存在模式、運行約束以及顯示可視化來進行表示的。
研究表明，上述數據內容均能以直接的方式，提供給移動通信用戶，從而滿足決策目標的需求[4]。
3.4運用質量控制措施
移動通信系統大多都存在數據庫過大問題，技術應用人員可利用數據事務與細節技術，來掌握用戶查找數據信息的行為規律與相關模式，來進行需求建設。
具體來說，可采用數據抽樣技術，來控制查詢數據尺寸過大問題給挖掘技術針對性功能實現所帶來的影響。
在性能和成本方面，數據挖掘人員要滿足許多數據挖掘系統的計算要求，即要針對相關軟件系統，采用并行技術，來達到用戶對移動通信系統應用的性能與成本目標。
此外，在人員方面，要想提高數據挖掘技術運用質量，需要保證信息分析人員具備豐富的領域知識以及較強的調查能力，從而使其作用于移動通信系統的數據庫建立與方向分析。
對于數據可視化的質量控制，數據挖掘技術人員可通過設定行之有效的探索始點，并按照適當的隱喻，來進行數據表述[5]。
4結束語
綜上所述，數據挖掘技術具有為移動通信系統進行信息數據管理提供數據查詢、數據整理以及數據可靠性分析等功能。
為此，相關建設人員應在明確數據挖掘技術作用于移動通信系統現狀的前提下，確定研究力度加大的方向，從而快速地提升移動通信系統的優化建設應用。
事實證明，客戶在數據挖掘技術有效運行條件下，不僅能夠獲得自身想要了解的數據知識，還能夠獲取與之相關且并不自知的數據信息。
這是促進移動通信網絡系統信息化建設的重要課題內容，研究人員應將其作用于用戶系統實踐。
參考文獻
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