面向公共安全的電信數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘技術研究與實現(xiàn).pdf

1、本文針對公共安全的需要，對電信數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術進行研究。重點應用聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡算法，通過對異常點的查找，從電信數(shù)據(jù)中挖掘出特殊用戶群。 首先，進行數(shù)據(jù)倉庫體系架構的研究，以CDR(呼叫詳細記錄) 為源數(shù)據(jù)，通過ETL形成可供數(shù)據(jù)挖掘的基礎數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)挖掘中分類、聚類、關聯(lián)、序列等分析方法開展研究，重點對對神經(jīng)網(wǎng)絡算法開展研究和試驗應用。 其次，采用改進的CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程，按照業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)

2、準備、建立模型、模型評估和模型發(fā)布這六個商業(yè)應用數(shù)據(jù)挖掘步驟，通過對數(shù)據(jù)進行分析和使用相關的挖掘工具clementine，以外來人口分析為例建立相關目標用戶預測模型。然后，將這些模型應用，對模型的效果進行評估、驗證，查找可能存在的目標用戶。 最后，關于下一步工作方向進行了簡要的討論。 本文以外來人口分析為例，通過使用由CDR而衍生的主叫時長、長途比等衍生變量，對一個地區(qū)的移動電話用戶中的外來人口進行預測，取得比較滿意的效