基于大数据挖掘的移动互联网业务用户感知评价及应用研究

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随着移动智能终端和移动网络的飞速发展,移动互联网业务也已由最初单一的短彩信业务发展到如今的移动游戏、移动社交、移动视频和移动即时通信等多种多样的新型业务。同时,移动网络运营商对网络质量关注的重点也从单一的语音业务转移到了种类繁多的移动互联网业务上。通常运营商对用户感知的评价是通过将网络质量KPI指标映射为用户感知指标来实现的,即用KPI指标中的接通率、掉话率、用户投诉等指标来衡量用户感知的好坏。但是,KPI指标与实际用户感知两者之间是有本质区别的,也就是说传统的KPI指标不能准确地反映用户的真实感受。用户感知的评判结果是否与用户实际感受相吻合,关键在于从网络侧指标中提取出用户使用业务的实际感知情况。本文从移动运营商网络侧丰富的数据源入手,基于大数据挖掘的结果,针对移动互联网主流业务,建立主流业务的用户感知评价体系,并探索基于用户感知的网络优化、流量经营、客户维系等方法,以保障移动运营商网络的精细化运营。主要内容为:首先,本文对移动网络的架构以及移动网络中所产生的数据源进行了详细描述,并结合数据源的特点对移动网络多数据源分析方法进行分析对比。同时,本文综述了移动互联网业务用户感知模型的研究现状,总结了目前用户感知模型研究中存在的问题。通过对不同的研究方法进行比对,衡量各种研究方法的优缺点,以此为基础加以改进产生了本文使用的评价方法。其次,本文重点介绍了基于大数据挖掘的移动互联网主流业务的用户感知建模方法。先对主流业务的评价指标进行选择,并应用系统聚类法对各类指标进行筛选、合并,最终确定模型搭建中使用的指标范围。之后,本文运用AHP层次分析法确定各类指标对各项业务的用户感知权重,最终形成基于单用户的主流业务用户感知评价模型。最后基于中国联通的现网数据,完成了某城市移动互联网主流业务的用户级及小区级的用户感知评价。最后,本文将所建立的用户感知模型与现网应用相结合,通过建立的用户感知模型来对现网中存在的问题进行分析筛查,并结合网络KPI,对问题进行精准定位,精准有效地解决现网中存在的网络问题,证明了本文所建立的用户感知模型的有效性及其在运营商工作中的重要意义。
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