【摘 要】
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大数据时代,面对海量且复杂的结构化、半结构化和非结构化数据,传统的信令监测分析系统无法快速准确地分类、处理以及存储海量数据中包含的信息.针对这些问题,提出了一种基于
【机 构】
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重庆邮电大学通信网与测试技术重点实验室,重庆通信学院控制工程重点实验室,重庆重邮汇测通信技术有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项（2015ZX03001013）,重庆高校创新团队（KJTD201312）
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大数据时代,面对海量且复杂的结构化、半结构化和非结构化数据,传统的信令监测分析系统无法快速准确地分类、处理以及存储海量数据中包含的信息.针对这些问题,提出了一种基于Hadoop系统技术平台和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类算法的LTE-Advanced网络Uu接口用户行为分析系统.对用户行为分析系统的系统架构、在Hadoop平台下数据挖掘分类算法SVM的实现进行了详细阐述,并通过Uu接口进行了现网测试,测试结果表明,提出的用户行为分析系统达到了预期的效果,对用户偏好分
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