基于聚類的序列模式挖掘及其在話務(wù)質(zhì)量中的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，隨著無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展，電信業(yè)務(wù)不斷增加，智能手機(jī)普及率迅速升高，3G、4G業(yè)務(wù)不斷出現(xiàn)，使得電信行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)越來(lái)越多，成為典型的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)。因?yàn)槿藗兠刻於紩?huì)通過(guò)手機(jī)等通信工具進(jìn)行聯(lián)系，所以電信業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)期積累的語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)成為運(yùn)營(yíng)商重要資源和財(cái)富，如何從這些海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息是非常有必要的。
　　數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值知識(shí)的工具，它的作用就是從大量的數(shù)

2、據(jù)中通過(guò)算法發(fā)現(xiàn)隱藏于其中的有用信息。其中，序列模式挖掘和聚類挖掘都是數(shù)據(jù)挖掘的重要分支，已應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，例如，客戶購(gòu)買行為分析、欺詐行為檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等。在查閱了大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文采用序列模式挖掘和聚類分析對(duì)語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的進(jìn)行挖掘，獲得有價(jià)值的信息并對(duì)電信業(yè)務(wù)做決策或者是預(yù)測(cè)作用。
　　基于電信語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量非常龐大，本文針對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)象做了深入研究，對(duì)數(shù)據(jù)的屬性做了詳細(xì)分析，分析了影響當(dāng)前電信語(yǔ)音通話

3、質(zhì)量的原因，結(jié)合K-means聚類算法和改進(jìn)的PrefixSpan序列模式挖掘算法進(jìn)行交叉挖掘，構(gòu)建一個(gè)挖掘模型并對(duì)該模型進(jìn)行分析。本文主要研究工作如下:
　　1.提出了電信語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)的序列模式挖掘方法。
　　2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)關(guān)于用戶滿意度的電信語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)的序列模式挖掘模型。
　　3.依用戶滿意度劃分為“好、良、中等、一般和差”五個(gè)等級(jí)，按電信業(yè)務(wù)的“業(yè)務(wù)即時(shí)性、業(yè)務(wù)可接入性、業(yè)務(wù)會(huì)話質(zhì)量、業(yè)務(wù)可保持性、業(yè)務(wù)完