移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)社會(huì)行為關(guān)聯(lián)優(yōu)化研究

段建海（長訊通信服務(wù)有限公司）

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移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)社會(huì)行為關(guān)聯(lián)優(yōu)化研究

段建海（長訊通信服務(wù)有限公司）

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，移動(dòng)運(yùn)營商積累了海量的用戶行為數(shù)據(jù)。首先基于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的多種數(shù)據(jù)源，結(jié)合通信用戶行為的特點(diǎn)，通過時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的方法提出了一套通信用戶停留分析的方法；隨后在對(duì)用戶進(jìn)行停留分析的基礎(chǔ)上，通過用戶價(jià)值區(qū)域多維分析的方法挖掘出高價(jià)值區(qū)域的地理分布情況。實(shí)踐表明，基于通信數(shù)據(jù)的用戶行為分析及用戶價(jià)值區(qū)域特征分析對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)、通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)與優(yōu)化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和很大的應(yīng)用價(jià)值。

移動(dòng)通信網(wǎng)；社會(huì)行為；聯(lián)合優(yōu)化

隨著通信技術(shù)的迅速發(fā)展，各種移動(dòng)終端的出現(xiàn)，不僅提升了用戶通信的便利性，同時(shí)也推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)即是服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為，適應(yīng)用戶行為的網(wǎng)絡(luò)體系才可以達(dá)到無線資源的最優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的進(jìn)程中，研究網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)屬性及用戶的行為特征是各種技術(shù)規(guī)范的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)融合進(jìn)程的主要?jiǎng)恿?，這在促進(jìn)業(yè)務(wù)廣泛化、網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化、終端自組織的新一代網(wǎng)絡(luò)體系中有著很大的作用。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，伴隨著用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求或潛在需求，了解用戶在網(wǎng)絡(luò)中的行為及行為演變是網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計(jì)和日常優(yōu)化中的重中之重。

1　移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)社會(huì)行為關(guān)聯(lián)優(yōu)化體系框架

1.1移動(dòng)用戶行為數(shù)據(jù)的獲取技術(shù)

移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展是以用戶為中心的，用戶是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的目標(biāo)，因此網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和服務(wù)最終都是為用戶的社會(huì)行為服務(wù)的。因此有必要研究用戶模型，根據(jù)研究情景相似度量和組合技術(shù)，為客戶提供最好的服務(wù)［1］。在此基礎(chǔ)上，研究移動(dòng)情景存儲(chǔ)技術(shù)，并開發(fā)移動(dòng)情景管理中間件。如圖1所示，在充分分析移動(dòng)情景管理需求的基礎(chǔ)上，研究微內(nèi)核移動(dòng)情景管理中間件功能模型。情景管理組件負(fù)責(zé)從海量文檔庫中找到用戶更滿足需要的信息，并將搜索結(jié)果返還給用戶。

圖1　移動(dòng)情景管理架構(gòu)圖

1.2用戶行為建模及個(gè)性挖掘技術(shù)

用戶個(gè)性的抽取包括兩個(gè)方面：①從用戶的無線通信上下文記錄中抽??；②從用戶的興趣文本中抽取。從用戶興趣文本中提取關(guān)鍵特征以表示該文本，接下來對(duì)這種特征的相關(guān)向量進(jìn)行分析，在分類的要求之下選擇用戶感興趣的類別信息，并使用相關(guān)的語義庫對(duì)針對(duì)的興趣信息進(jìn)行擴(kuò)展，在此基礎(chǔ)上聯(lián)想出同義詞和相關(guān)詞。根據(jù)用戶自己的興趣信息類別將通信上下文以及興趣上下文的特征向量一起保存，在這種個(gè)性化的保存過程中，可以使用用戶個(gè)性的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法計(jì)算和調(diào)整特征項(xiàng)的權(quán)重和更新時(shí)間等信息。在合理構(gòu)建用戶個(gè)性模型的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步通過上下文的搜索、推理、挖掘，得到移動(dòng)用戶的使用習(xí)慣，為用戶定制不同的移動(dòng)業(yè)務(wù)，如圖2所示。

圖2　基于通信上下文和興趣文本上下文的用戶個(gè)性挖掘

1.3基于用戶行為的情景建模方法

目前的情境建模理論根據(jù)記錄上下文信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以將其分為6類：鍵值模型、標(biāo)記模型、圖形模型、面向?qū)ο竽Ｐ?、基于邏輯的模型、基于本體的模型［2］。在這六種模型中，其中鍵值模型屬于一種比較便捷的情境模型。該模型具有容易管理的優(yōu)勢(shì)，但是也有缺少構(gòu)建對(duì)上下文有效獲取算法的能力的缺陷。在以上六種模型中，在無法表示復(fù)雜上下文信息的狀況下，鍵值模型不能有效地滿足分布組合、局部認(rèn)證、指示信息的數(shù)量與質(zhì)量、不完全和模糊性、形式化層次、對(duì)已有環(huán)境的適應(yīng)性等要求。在這六種模型中的標(biāo)記文本模型可以運(yùn)用自身的優(yōu)勢(shì)滿足局部認(rèn)證的要求，并且它還有分布組合要求所需的有限的重用和組合機(jī)制的性質(zhì)。此外，它也能夠適應(yīng)現(xiàn)有的環(huán)境，圖形模型提供了結(jié)構(gòu)化形式來定義情境，能夠很好地適應(yīng)應(yīng)用環(huán)境，適應(yīng)性能比較突出。但是由于自身結(jié)構(gòu)級(jí)的特點(diǎn)，導(dǎo)致與它相關(guān)的重用和組合，使它不能滿足分布組合。由于面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)。面向?qū)ο竽Ｐ陀泻軓?qiáng)的重用和組合機(jī)制。這使其極好的滿足了分布組合的要求。目前在情境的相似性度量方面缺乏有效方法，使得情境檢索和復(fù)用存在困難。

2　用戶行為分析的常用方法

對(duì)于移動(dòng)通信用戶行為的分析來說，首先從數(shù)據(jù)源出發(fā)并結(jié)合信令數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)分析確定客戶需求，而不是憑空分析用戶行為。這是由于用戶行為的分析是建立在對(duì)源數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上的，沒有實(shí)際數(shù)據(jù)和理論分析的支持，任何無憑無據(jù)的分析是沒有說服力的。只有經(jīng)過充分認(rèn)識(shí)和理解源數(shù)據(jù)，才能保證分析用戶需求的可行性。在通話過程中，我們常遇到單方能聽到聲音的這種情況，這種現(xiàn)象對(duì)用戶感知影響較大，是比較嚴(yán)重的語音質(zhì)量問題。但是，從信令流程上看單通和正常通話完全一樣，因?yàn)橥ㄔ捯呀?jīng)建立，在通話期間用戶和網(wǎng)絡(luò)之間沒有信令交互，也就是說從信令面上無法判斷產(chǎn)生單通的原因。在這種只有正常信令數(shù)據(jù)支持而沒有用戶面數(shù)據(jù)的情況下，就需要結(jié)合用戶行為來定位問題。當(dāng)用戶遇到單通情況時(shí)，通常是掛掉電話重新打電話，這樣就產(chǎn)生了異常的用戶行為：用戶的平均通話時(shí)長較短，用戶兩次通話的間隔時(shí)間較短。如果是針對(duì)單一的單通事件，這種行為分析方法不具有適用性，因?yàn)椴煌脩舻男袨榇嬖诓町愋?。在有效的確定出相關(guān)的需求問題之后，接下來就是需要建立需求的用戶行為分析模型，針對(duì)于鏈路級(jí)單通的情況進(jìn)行討論，可以針對(duì)平均通話時(shí)長的指標(biāo)來考量，把所有鏈路的平均通話時(shí)長做一個(gè)研究和分析，最好是總結(jié)出相關(guān)的數(shù)據(jù)圖，在此過程中，相對(duì)平均通話時(shí)長較短的鏈路，就為高疑似單通鏈路。而對(duì)于小區(qū)級(jí)的單通分析，可以釆用用戶通話間隔較短這一特征，從CDR數(shù)據(jù)中尋找同一對(duì)用戶短時(shí)間發(fā)起二次通話的事件的方法，接下來根據(jù)調(diào)查區(qū)域的維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，就能找到高疑似單通小區(qū)。模型建立之后，接下來的問題就是優(yōu)化審計(jì)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的問題，比如平均通話時(shí)長低于多少，就可以判定為高疑似單通鏈路；兩個(gè)用戶的通話間隔為多少，可以判定為單通事件等等［3］。相關(guān)數(shù)值限值的確定和調(diào)整，在結(jié)果的表述上具有準(zhǔn)確性。在得出最后的結(jié)論以后，還應(yīng)該針對(duì)結(jié)論進(jìn)行復(fù)核和深入研討。如果分析出來的鏈路和小區(qū)確實(shí)存在單通現(xiàn)象，則說明分析模型比較準(zhǔn)確，而如果與實(shí)測(cè)有出入則需要重新調(diào)整模型參數(shù)，甚至重做分析模型。

表1　常用曲線分析模型函數(shù)［4］

3　移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)行為的關(guān)聯(lián)優(yōu)化方法研究

3.1基于重呼入行為模型的呼入控制方法

在現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象中，覆蓋小區(qū)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是比較獨(dú)立的，根據(jù)小區(qū)劃分信道的方式限制了相關(guān)覆蓋區(qū)域的信道產(chǎn)生。所以，針對(duì)這種情況可以表明，網(wǎng)絡(luò)中的信道資源在地理位置上存在不可移動(dòng)性。針對(duì)這種問題，相關(guān)的解決方法就是在熱點(diǎn)區(qū)域的高峰時(shí)段的呼叫控制（CAC）變成資源分配的主要方式。研究發(fā)現(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的載頻信道數(shù)量超過最繁忙時(shí)所需的信道數(shù)量時(shí)，只需要分別考慮忙時(shí)呼叫模型［5］。

3.2基于區(qū)域代價(jià)可變的呼入控制方法

在因某種原因現(xiàn)住的熱點(diǎn)區(qū)域，相關(guān)通信緊張時(shí)所引起的呼叫擁塞是不可避免的，在本次研究中通過建立一種區(qū)域內(nèi)的代價(jià)可變函數(shù)，可以有效的提高通信緊張時(shí)的呼叫代價(jià)，以便影響到一部分用戶的通話行為，以方便使網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)到可接受的呼叫強(qiáng)度最佳狀態(tài)，降低仿真在這種時(shí)刻的通信阻塞率。有些通信系統(tǒng)中中采用基于二人博弈的經(jīng)濟(jì)模型，既采用動(dòng)態(tài)的代價(jià)策略，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)選擇不同種的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，用以改善網(wǎng)絡(luò)的繁忙狀況。

3.3移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隊(duì)列擁塞控制方法

針對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)擁塞控制問題，特別是針對(duì)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中由于使用者的社會(huì)行為，使用者在時(shí)間和空間上的分布存在不均勻的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象的出現(xiàn)導(dǎo)致這類狀況的加劇使得不平衡的狀況明顯，現(xiàn)實(shí)中由于無法避免這種不均勻性的問題產(chǎn)生，如果能夠在這個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)分叉之前預(yù)估計(jì)到這種情形，那么就可以針對(duì)這種問題提前對(duì)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化處理［6］，方便不均勻性降低。將網(wǎng)絡(luò)中用戶的社會(huì)行為與之關(guān)聯(lián)起來，根據(jù)用戶的不確定性的原因，這種問題的出現(xiàn)可以表現(xiàn)出不同用戶需求資源的差異性，相關(guān)技術(shù)人員在原有模型的基礎(chǔ)上做了修正，在設(shè)置了不同的用戶輸入端的前提下，并研究了相關(guān)模型的動(dòng)力學(xué)行為，重點(diǎn)討論了模型的分叉行為，使之該問題的解決更加貼近實(shí)際情況，解決方案更加有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

4　結(jié)語

移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是伴隨著用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的需求而不斷更新的，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)更新不僅僅是一種技術(shù)的提升，并且也是用戶社會(huì)行為的一種表現(xiàn)，可以說，移動(dòng)通信今后的發(fā)展方向就在于通信技術(shù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶行為的反應(yīng)能力，也是從桌面時(shí)代向普適時(shí)代進(jìn)步的關(guān)鍵。因此，針對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的研究的問題應(yīng)該逐漸有單極化轉(zhuǎn)變成多極化。用戶社會(huì)行為的push服務(wù)！網(wǎng)絡(luò)自主優(yōu)化等方向上，在這些研究方向上，可延續(xù)的研究工作還任重而道遠(yuǎn)

［1］顧震強(qiáng).移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的用戶行為及用戶價(jià)值區(qū)域特征的分析研究［J］.移動(dòng)通信，2016（5）：15～19.

［2］張長青.移動(dòng)運(yùn)營商大數(shù)據(jù)和云計(jì)算應(yīng)用探討［J］.電信網(wǎng)技術(shù)，2016 （3）：34～38.

［3］劉樹棟，孟祥武.基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2015，38（2）：322～336.

［4］陳克寒，韓盼盼，吳健．基于用戶聚類的異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2013，36（2）：349～359.

［5］王 睿，蘇 飛，韓振東，蔡子龍.基于用戶行為的語音業(yè)務(wù)隱性問題挖掘及優(yōu)化研究［J］.郵電設(shè)計(jì)技術(shù)，2013，6：026.

段建海（1970-），男，中級(jí)工程師，本科，主要從事通信工程工作。

TN929.5

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2095-2066（2016）14-0238-02

2016-4-15