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基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型 被引量:3
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作者 孙玉娣 《电信科学》 2023年第2期157-162,共6页
5G网络中的用户会产生大量的访问数据,导致用户复访行为难以精准预测,因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据,构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型,通过计算各阶自... 5G网络中的用户会产生大量的访问数据,导致用户复访行为难以精准预测,因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据,构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型,通过计算各阶自相关系数,得到模型权重值,计算模型的统计量。经过分析后得到各阶步长的马尔可夫氏链一步转移概率矩阵,从而实现对5G网络海量用户复访行为的精准预测。实验结果表明,该模型拥有最低的均值误差和标准差,以及最高的精度、查全率、查准率、F1指标,可证明该方法在预测用户复访行为方面有着非常明显的优势。 展开更多
关键词 电信大数据 用户复访行为预测 多阶加权马尔可夫链模型 一步转移概率矩阵 自相关系数
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基于复杂网络的电信大数据处理研究 被引量:1
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作者 张瑞 《现代情报》 CSSCI 2014年第6期66-69,74,共5页
文章针对目前电信运营商在大数据处理中的实际需求,全面分析研究了关于复杂网络在大数据处理中的关键技术和具体应用,深入讨论了复杂网络在静态数据、动态数据和社团挖掘等方面的实用,为目前电信大数据的处理提供了一种比较实用的方法。
关键词 复杂网络 电信大数据 静态数据 动态数据 社团划分
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电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用 被引量:4
3
作者 李娜 刘文敏 +1 位作者 孟繁瑞 刘岩 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期273-281,共9页
当前,国内移动电话用户已达15.9亿,在巨大的用户基数下,电信大数据呈现的特征在一定程度上反映了人群活动特征,进一步能够反映特定区域的发展状况。时空区域经济可视化应用利用数据挖掘技术对电信大数据进行处理和提取,以提高数据质量,... 当前,国内移动电话用户已达15.9亿,在巨大的用户基数下,电信大数据呈现的特征在一定程度上反映了人群活动特征,进一步能够反映特定区域的发展状况。时空区域经济可视化应用利用数据挖掘技术对电信大数据进行处理和提取,以提高数据质量,并对数据进行不同规则的筛选,通过建模技术进行分析,结合电子地图数据、交通数据等多源信息,多角度分析用户行为特征。该应用分析对时空区域经济状况进行可视化研究,分析居民生活属性,同时,利用双重差分(DID)统计模型对区域经济政策进行评价。基于特征分析结果,为区域经济发展热点选址、指导城市商圈布局提供决策依据,提高了城市系统运行的效率,扩大了经济区域效益范围。 展开更多
关键词 电信大数据 手机信令 数据挖掘 区域经济 可视化
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基于大数据的电信企业风险管理及应用 被引量:1
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作者 马淼 温素彬 《会计之友》 北大核心 2017年第22期131-136,共6页
管理会计的核心功能是创造企业价值,风险管理是企业价值管理的重要内容,然而当前风险管理所依据的数据量不够,往往导致风险管理不到位,影响企业价值。大数据为准确可靠的风险管理提供了依据。传统电信监管模式制约了网络运行安全的监管... 管理会计的核心功能是创造企业价值,风险管理是企业价值管理的重要内容,然而当前风险管理所依据的数据量不够,往往导致风险管理不到位,影响企业价值。大数据为准确可靠的风险管理提供了依据。传统电信监管模式制约了网络运行安全的监管和网络强国战略的实施。文章以大数据为基础,利用管理会计工具建立监管业务模型,构建电信企业的风险管理模式,通过大数据中心系统,最终建立高标准风险管理机制,以期实现信息安全监测预警,达到电信监管的要求。 展开更多
关键词 大数据 管理会计工具 风险管理 电信大数据
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基于异构关联的大数据价值密度提升方法 被引量:4
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作者 汪少敏 王铮 《电信科学》 北大核心 2017年第12期107-113,共7页
电信大数据通常分散存储在DPI、OIDD、CRM等多个系统中,且格式、表述和规则在各系统中互不相同;因而,同一对象在不同系统中的多类数据很难被有效识别及完整利用,大数据分析的样本规模和特征维度严重受限,导致分析结果可信度和准确率下... 电信大数据通常分散存储在DPI、OIDD、CRM等多个系统中,且格式、表述和规则在各系统中互不相同;因而,同一对象在不同系统中的多类数据很难被有效识别及完整利用,大数据分析的样本规模和特征维度严重受限,导致分析结果可信度和准确率下降。提出了电信大数据的异构关联方法与实现架构,并进行了方法的流程举例和验证,从用户维度实现了多系统间的数据融合,优化了诸如用户画像等应用的数据样本空间,从而大幅提升电信大数据价值密度。 展开更多
关键词 大数据 电信大数据 多源异构 异构关联
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