一種基于主成分分析的綜合網(wǎng)管系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

孔祥云，初鐵男

（中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司網(wǎng)絡(luò)分公司 北京 100033）

1 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)展，目前網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)規(guī)模正在經(jīng)歷著“爆炸性”增長(zhǎng)，如何有效利用這些數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)并利用數(shù)據(jù)中的信息輔助決策，已經(jīng)成為運(yùn)營(yíng)商迫切需要解決的問題；另一方面，隨著3GPP在LTE中提出自組織網(wǎng)絡(luò)（self-organized network，SON）的概念，未來的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、優(yōu)化、升級(jí)等工作也將越來越多地依靠網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)自發(fā)實(shí)現(xiàn)，這給運(yùn)營(yíng)商對(duì)數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)用能力提出了更高的要求。

在這種情況下，各大運(yùn)營(yíng)商紛紛建立綜合網(wǎng)管平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的有效采集和規(guī)范化存儲(chǔ)，并開始針對(duì)數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。由于網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)具有時(shí)變、海量、非結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn)，綜合網(wǎng)絡(luò)主要依靠數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行搭建。同時(shí)，基于數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)，聯(lián)機(jī)分析處理（on-line analytical processing，OLAP）成為綜合網(wǎng)管中數(shù)據(jù)挖掘的主要手段。

聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早由關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父Codd E F于1993年提出。Codd認(rèn)為，傳統(tǒng)基于SQL對(duì)大數(shù)據(jù)庫的簡(jiǎn)單查詢已經(jīng)不能滿足用戶分析的需求。用戶的決策分析需要對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行大量計(jì)算才能得到結(jié)果，而OLAP可以通過多維星型或雪花型模型實(shí)現(xiàn)OLAP“立方體”，使得龐大的記錄集合可以被迅速、高效地概括、分類、查詢和分析。因此，以O(shè)LAP為核心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析工具逐漸成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘工具的主流。

然而，多維OLAP立方體的主要缺點(diǎn)是不夠靈活。立方體是通過預(yù)先將關(guān)系型數(shù)據(jù)表連接構(gòu)成固定、特定主題的結(jié)構(gòu)構(gòu)建的。由于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)靈活多變，導(dǎo)致業(yè)務(wù)模型經(jīng)常隨之發(fā)生變化，同時(shí)由于不同地區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)有著較大的區(qū)別，在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)，OLAP的性能通常很難達(dá)到預(yù)期水平。

OLAP對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性有著較高的要求，數(shù)據(jù)中的噪音和錯(cuò)誤對(duì)OLAP的準(zhǔn)確性有著較為嚴(yán)重的影響。因此，OLAP對(duì)源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)抽取/清洗/轉(zhuǎn)換處理的有效性都有較高的要求，這不僅提高了計(jì)算復(fù)雜度，也在很大程度上提高了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建難度和成本。

本文針對(duì)上述問題提出了一種基于主成分分析的電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘方法，通過數(shù)據(jù)壓縮去除數(shù)據(jù)中的噪音，最大程度地提取數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的各種信息，繼而提高數(shù)據(jù)挖掘的效率以及算法的自適應(yīng)性。最后，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合對(duì)比傳統(tǒng)OLAP方法的性能，證明本文所提方法能有效提升綜合網(wǎng)管的性能。

2 綜合網(wǎng)管數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀及問題

OLAP可以使網(wǎng)絡(luò)管理人員對(duì)網(wǎng)絡(luò)建立起有效的模型，從而大大提高網(wǎng)絡(luò)管理人員管理網(wǎng)絡(luò)的效率。OLAP基于大量的數(shù)據(jù)分組和表間關(guān)聯(lián)，使得網(wǎng)絡(luò)管理人員可以不去探究網(wǎng)絡(luò)事件和數(shù)據(jù)背后的原因，而把注意力放在數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系上，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)管理水平的顯著提高。

OLAP通常基于數(shù)據(jù)倉庫，通過對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析獲取數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息。其分析過程如下：首先根據(jù)數(shù)據(jù)分析的要求，通過預(yù)先設(shè)定的模型將數(shù)據(jù)構(gòu)造成數(shù)據(jù)立方體，繼而采用上卷、下鉆、旋轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)分析方法獲取數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，最后將分析得到的結(jié)果返回給用戶。

OLAP的核心是數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建。為了準(zhǔn)確地從數(shù)據(jù)中獲取信息，需要采用多維方式組織和處理數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)立方體就是這樣一種數(shù)據(jù)的組織和呈現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)立方體的模型就是以數(shù)據(jù)中多維模式中的一些屬性作為分析數(shù)據(jù)的維度，通過分析不同維度之間的關(guān)聯(lián)獲取數(shù)據(jù)中的信息。數(shù)據(jù)立方體的形式如圖1所示。

圖1 OLAP中的數(shù)據(jù)立方體模型

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于業(yè)務(wù)和網(wǎng)管環(huán)境常常發(fā)生變化，分析模型也需要實(shí)時(shí)更新。而由于模型的重新定義和生成不僅需要大量的人力、物力成本，更需要花費(fèi)大量的時(shí)間。因此，網(wǎng)絡(luò)管理人員對(duì)問題分析的角度總是滯后，使得運(yùn)營(yíng)商花費(fèi)大量成本建立的綜合網(wǎng)管系統(tǒng)再次淪為死板的日常報(bào)表系統(tǒng)。

業(yè)務(wù)和環(huán)境的時(shí)變特性是構(gòu)建綜合網(wǎng)管系統(tǒng)的重要挑戰(zhàn)，采用OLAP的最大難題就是無法自適應(yīng)地調(diào)整模型以適應(yīng)業(yè)務(wù)和環(huán)境的變化。因此，尋找一種具有自適應(yīng)能力的數(shù)據(jù)分析方法，成為綜合網(wǎng)管建立以及運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析水平提升亟待解決的問題。

3 基于主成分分析的數(shù)據(jù)分析方法

綜合網(wǎng)管的一個(gè)主要目標(biāo)是從采集到的數(shù)據(jù)中找到影響關(guān)鍵性能指標(biāo)（key performance indicator，KPI）的主要因素，KPI是運(yùn)營(yíng)商對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行判斷的主要指標(biāo)，受到業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響，影響KPI的主要因素也常常發(fā)生改變，給網(wǎng)絡(luò)管理和維護(hù)工作帶來很大的困難。

在基于OLAP的綜合網(wǎng)管系統(tǒng)中，由于分析模型的構(gòu)建無法根據(jù)業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，加之?dāng)?shù)據(jù)中的噪音也常常對(duì)分析產(chǎn)生很大的不良影響，因此在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)，其性能往往無法達(dá)到預(yù)期要求。為了解決這一問題，需要自適應(yīng)地去除數(shù)據(jù)中噪音的影響，并將數(shù)據(jù)中的主要信息提取出來。主成分分析（principal component analysis，PCA）正是這樣一種數(shù)學(xué)工具。

主成分分析，又稱主分量分析，是一種從多個(gè)變量中挑選出少數(shù)重要變量的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。在實(shí)際的網(wǎng)管數(shù)據(jù)中，每個(gè)變量都可能在一定程度上影響KPI的變化。因此，可以采用主成分分析的方法挑選出對(duì)KPI影響最大的相關(guān)關(guān)系（即主成分）?；谥鞒煞址治龅乃枷?，簡(jiǎn)要介紹本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路。

在相關(guān)關(guān)系分析的過程中，首先需要構(gòu)建樣本空間，通過數(shù)據(jù)分析方法分析各個(gè)參數(shù)對(duì)KPI所造成的影響。設(shè)Xi={x1，x2，…，xn}為第i次測(cè)量得到的樣本集，其中x1為KPI，而 x2，x3，…，xn為網(wǎng)管系統(tǒng)中采集到的參數(shù)。假設(shè)采集到n組樣本，于是有數(shù)據(jù)集：

其中

各數(shù)據(jù)與KPI之間的相關(guān)關(guān)系可以看作這一數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的有關(guān)KPI的信息，由于數(shù)據(jù)中的信息由方差進(jìn)行表征，故計(jì)算協(xié)方差矩陣：

設(shè) Q 的特征值為 λ1，λ2, …，λn，其中|λ1|≥|λ2|≥…≥|λn|≥0 對(duì)應(yīng)的特征向量為 L1，L2,…，Ln，Li=（l1，l2,…，ln）（i=1，2，…，n）。由特征向量的特點(diǎn)可以知道，L1，L2,…，Ln為一組線性無關(guān)向量，因此可以以L1，L2,…，Ln為基，得到樣本空間 X 的線性變換 Y=（Yi1，Yi2，…，Yin）T，其中：

在Y中，非零元素的個(gè)數(shù)即X的秩，表征在采集到的數(shù)據(jù)中，可以找到的KPI與各參數(shù)可能的相關(guān)關(guān)系。其中，λ1對(duì)應(yīng)的Y1是第一主成分，由于λ1為最大的特征值，其對(duì)應(yīng)的線性變換Y1表征KPI與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)最顯著的相關(guān)關(guān)系,而其他成分Y2…Yn表述KPI與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)其他可能的關(guān)系，由于其相關(guān)關(guān)系較弱，可以認(rèn)為這些關(guān)系都是噪音。

下面需要對(duì)獲得的相關(guān)關(guān)系的有效性進(jìn)行分析，即判斷分析出來的相關(guān)關(guān)系是否具有充分的顯著性，即判斷第一主成分所占的比例。只有當(dāng)?shù)谝恢鞒煞值呢暙I(xiàn)率大于某一閾值時(shí)，才能認(rèn)為這一關(guān)系有效表征了KPI和網(wǎng)絡(luò)性能的相關(guān)性，若第一主成分的貢獻(xiàn)率不夠大，則認(rèn)為 KPI與網(wǎng)絡(luò)參數(shù) x2，x3，…，xn無明顯關(guān)系。

以二維樣本集X=（x1，x2）為例說明這一過程。設(shè)x1為基站的掉線率、x2為基站的CPU利用率，假設(shè)網(wǎng)管系統(tǒng)采集了n個(gè)基站的數(shù)據(jù)，且其分布情況如圖2所示。對(duì)這一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以看到數(shù)據(jù)集的第一主成分遠(yuǎn)大于第二主成分，說明基站的CPU利用率與掉話率之間存在明顯的關(guān)系，其存在的線性相關(guān)性為第一主成分的斜率tanθ，通過這種方法實(shí)現(xiàn)了從大數(shù)據(jù)中獲取相關(guān)性的功能。

圖2 具有顯著相關(guān)關(guān)系的樣本集

另一方面，假設(shè)x1為掉線率而x2為通話時(shí)長(zhǎng)的樣本集，且樣本分布如圖3所示。在這一樣本中，顯然第一主成分與第二主成分的大小差別不顯著，此時(shí)可以認(rèn)為通話時(shí)長(zhǎng)并不影響掉線率。

圖3 沒有顯著相關(guān)關(guān)系的樣本集

綜上所述，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以準(zhǔn)確找到影響掉線率的參數(shù)，并定量地分析出其相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，通過海量數(shù)據(jù)的處理與分析，保證了最大程度地利用數(shù)據(jù)中的信息，并發(fā)掘出數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)含的各種相關(guān)信息。

4 本文方案的驗(yàn)證與比較

4.1 基于實(shí)際數(shù)據(jù)的方案驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文所提出的綜合網(wǎng)管系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)分析方法，以中國(guó)聯(lián)通某省公司的實(shí)際數(shù)據(jù)為例，闡述海量數(shù)據(jù)分析的實(shí)際過程以及分析效果。

分析數(shù)據(jù)為某省會(huì)城市10 000個(gè)小區(qū)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，希望通過海量數(shù)據(jù)分析技術(shù)得到影響掉線率（屬于KPI）的主要因素。為了簡(jiǎn)化討論，只針對(duì)語音業(yè)務(wù)時(shí)長(zhǎng)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量?jī)蓚€(gè)因素進(jìn)行分析。根據(jù)前文所述方法，分別構(gòu)建二元組樣本集。

樣本集1：（各個(gè)小區(qū)相鄰兩個(gè)月間總掉話次數(shù)的差值，各個(gè)小區(qū)相鄰兩個(gè)月間總數(shù)據(jù)流量的差值）；

樣本集2：（各個(gè)小區(qū)相鄰兩個(gè)月間總掉話次數(shù)的差值，各個(gè)小區(qū)相鄰兩個(gè)月間總語音業(yè)務(wù)通話時(shí)長(zhǎng)的差值）。

對(duì)兩組樣本進(jìn)行分析，提出各組樣本的主成分，以分析各參數(shù)對(duì)掉線次數(shù)的影響，結(jié)果如圖4、圖5所示。其中，每個(gè)點(diǎn)代表樣本集中的一個(gè)樣本，顏色深淺代表對(duì)于樣本點(diǎn)的不同分類?？梢钥吹?，在所分析的樣本中，各小區(qū)的掉線次數(shù)都會(huì)隨著數(shù)據(jù)流量的增大而增大；相對(duì)的，總通話時(shí)長(zhǎng)的變化對(duì)總掉線次數(shù)幾乎沒有顯著影響。

圖4 無線小區(qū)掉線次數(shù)變化與數(shù)據(jù)流量變化的樣本集

傳統(tǒng)上，語音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都可能對(duì)小區(qū)的掉線產(chǎn)生影響，且語音業(yè)務(wù)造成的影響更為顯著。相關(guān)結(jié)果不僅有助于網(wǎng)絡(luò)管理人員更好地管理和配置網(wǎng)絡(luò)，更為今后的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了有益的參考，帶來了客觀的經(jīng)濟(jì)效益。

圖5 無線小區(qū)掉線次數(shù)變化與語音業(yè)務(wù)時(shí)長(zhǎng)變化的樣本集

4.2 與OLAP方法的性能比較

為了對(duì)比本文所提出的方法與傳統(tǒng)OLAP方法的性能，選出1 000個(gè)無線小區(qū)樣本，對(duì)比兩種算法在相關(guān)挖掘方面的準(zhǔn)確性。其中，樣本小區(qū)均為城市中心的高負(fù)載小區(qū)，且樣本小區(qū)均存在由于CPU負(fù)載過高引起掉話率高的現(xiàn)象?，F(xiàn)將樣本小區(qū)分為10組，對(duì)比兩種算法判斷樣本小區(qū)掉話原因的準(zhǔn)確性，結(jié)果如圖6所示。

圖6 本文所提方法與OLAP方法的性能比較

從圖6可以看到，采用本文所提的數(shù)據(jù)分析方法可以有效地提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言，其業(yè)務(wù)質(zhì)量并不完全取決于網(wǎng)絡(luò)的性能參數(shù)，但通過不斷地對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用本文所提出的算法可以在很大程度上及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中可能存在的問題，這樣的準(zhǔn)確率已經(jīng)基本可以滿足運(yùn)營(yíng)商對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理的要求，同時(shí)這也說明本文所提出的分析方法具有一定的適用價(jià)值。

5 結(jié)束語

綜合網(wǎng)管的應(yīng)用將成為運(yùn)營(yíng)商增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力、提高網(wǎng)絡(luò)管理效率的重要手段?；跀?shù)據(jù)分析的綜合網(wǎng)管系統(tǒng)未來不僅能夠成為公司競(jìng)爭(zhēng)力的來源，也將成為運(yùn)營(yíng)商的重要資產(chǎn)。本文從綜合網(wǎng)管的應(yīng)用需求出發(fā)，提出了一種有效自適應(yīng)獲取數(shù)據(jù)中信息的有效方法。最后通過實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證及比較分析，驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。本文研究成果對(duì)未來綜合網(wǎng)管的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)的使用有著很大的借鑒意義。

1 Eryilmaz A,Srikant R.Fair resource allocation in wireless networks using queue-length-based scheduling and congestion control.IEEE/ACM Transactions on Networking,2007,15(6):1333～1344

2 Shlens J.A tutorial on principal component analysis.http://www.docin.com/p-422532195.html,2009

3 Inmon W H.數(shù)據(jù)倉庫.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2000

4 張維明.數(shù)據(jù)倉庫原理與應(yīng)用.北京:電子工業(yè)出版社,2002