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文檔簡介
1、隨著數據庫技術的迅速發(fā)展以及數據庫管理系統(tǒng)的廣泛應用,人們積累的數據越來越多。激增的數據背后隱藏著許多重要的信息,人們希望能夠對其進行更高層次的分析,以便更好地利用這些數據,這使得數據挖掘技術空前風靡。數據挖掘是以數據庫原理為基礎發(fā)展起來的,但數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。它不單是面向特定數據庫的簡單檢索,而是要對這些數據進行統(tǒng)計、分析和推理,以指導實際問題的求解,用以發(fā)現事件間的相互關聯(lián),甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。
2、 本文從數據挖掘的概念和特點出發(fā),介紹了數據挖掘的步驟和模型,就其主要功能進行了詳述,并重點對數據挖掘中常用的技術進行了分析和研究。結合目前電信業(yè)的形勢,指出了數據挖掘在PHS網絡中應用的方向。由此建立了基于PHS網絡的分析模型,對各系統(tǒng)提取的網絡數據進行數據挖掘,并確定了本文的研究目的、方法和內容。 本文的研究重點是探討關聯(lián)規(guī)則算法和分類算法在PHS網絡分析中的應用。主要針對PHS網絡中的話務指標的超標情況及網絡問題,
3、結合數據挖掘方法進行分析。首先是運用關聯(lián)規(guī)則算法,利用程序實現,發(fā)現PHS網絡中有用的規(guī)則,并應用到網絡優(yōu)化工作中。然后是運用分類算法中的決策樹算法和神經網絡算法,結合PHS網絡的指標和覆蓋問題,分別對網絡覆蓋情況進行了建模預測,并利用程序實現。最后結合分析數據,從速度、分類準確度和可理解性三方面對比了決策樹和神經網絡算法的優(yōu)劣。 通過利用數據挖掘對PHS網絡的分析,我們得到了很多有價值的結論。運用關聯(lián)規(guī)則分析,我們掌握了基站的
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