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基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究 被引量:29
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作者 黎宏剑 刘恒 +1 位作者 黄广文 卜立 《电信科学》 北大核心 2012年第8期80-85,共6页
传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题。Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域。本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对... 传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题。Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域。本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法 ,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台。实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率。 展开更多
关键词 云计算平台 HADOOP MAPREDUCE 海量数据 电信运营商
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基于MDT智能分析LTE无线干扰的研究与应用 被引量:2
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作者 钟其柱 吴修权 罗耀满 《电信科学》 2019年第10期130-136,共7页
针对传统的LTE(长期演进)无线干扰判断分析方法存在的用户维度数据不足、质差原因关联不足、过于依赖人工分析的问题,提出基于MDT(最小化路测)技术智能分析LTE无线干扰的新方法。首先利用MDT与MR(测量报告)采集用户无线质量数据及经纬... 针对传统的LTE(长期演进)无线干扰判断分析方法存在的用户维度数据不足、质差原因关联不足、过于依赖人工分析的问题,提出基于MDT(最小化路测)技术智能分析LTE无线干扰的新方法。首先利用MDT与MR(测量报告)采集用户无线质量数据及经纬度信息,然后创新使用DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)和自适应聚类算法,对采集的无线覆盖指标和经纬度等数据进行聚类分析,最后将聚类后的数据导入自建的无线干扰判断模型,分析得出干扰类型,从而实现LTE无线干扰的智能分析。与传统干扰分析方法相比,所提方法可以避免复杂的路测过程,提高分析的准确度。数据采集聚类和模型分析实验表明,新方法提高了数据采集的效率和位置精确度,在有效减少人工投入时间的同时结果更加准确。 展开更多
关键词 LTE MDT 自适应聚类算法 无线干扰
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基于机器学习分析VoLTE视频通话质量的研究及应用 被引量:4
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作者 钟其柱 《电信科学》 2020年第3期156-165,共10页
针对目前评估VoLTE视频通话质量的方法的缺点,提出了一种基于机器学习和网络指标参数的VoLTE视频通话质量评估方法。首先,采集解码核心网的网络参数指标数据,并进行预处理;然后,选取用于VoLTE视频通话质量评估的关键特征,并通过对比选... 针对目前评估VoLTE视频通话质量的方法的缺点,提出了一种基于机器学习和网络指标参数的VoLTE视频通话质量评估方法。首先,采集解码核心网的网络参数指标数据,并进行预处理;然后,选取用于VoLTE视频通话质量评估的关键特征,并通过对比选取合适的机器学习算法,构建VoLTE视频质量评估的评估模型,从而实现不依赖于测试环境和原始视频的VoLTE视频通话质量实时评估。通过对从XDR(用户话单)数据中提取的特征指标数据进行预处理研究,解决了特征指标的标准化问题,便于指标特征输入评估模型;通过特征工程选出评估VoLTE视频通话的关键特征,减少特征维数,从而降低了算法的复杂度;同时采用先进的机器学习技术保证和提升算法的评估准确性。 展开更多
关键词 机器学习 梯度提升树 VoLTE 视频通话质量
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基于熵值和模糊层次法评估媒体流的研究及应用
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作者 钟其柱 《电信科学》 2020年第4期145-153,共9页
针对移动互联网媒体流端到端的用户感知评估方法空缺的问题,提出了一种基于熵值和模糊层次法评估媒体流的方法。首先通过箱线图法处理XDR数据指标,然后运用熵值法和模糊层次法修正评估,从多维度对整体视频业务全网络过程实现对移动互联... 针对移动互联网媒体流端到端的用户感知评估方法空缺的问题,提出了一种基于熵值和模糊层次法评估媒体流的方法。首先通过箱线图法处理XDR数据指标,然后运用熵值法和模糊层次法修正评估,从多维度对整体视频业务全网络过程实现对移动互联网视频用户使用感知的评估,同时实现了网络端到端的健康度评估。一系列仿真实验测试结果表明,所述方法在避免单一指标片面评估的同时达到了提高媒体流评估准确性的效果,对整体互联网质量的优化提升和多维度网络故障排查定位提供了一种方法以及解决思路。 展开更多
关键词 流媒体 箱线图法 熵值法 模糊层次法 评估
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基于在线评论的多个竞争制造商和零售商的产品定价策略 被引量:8
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作者 蔡学媛 李建斌 +1 位作者 戴宾 李赟 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第4期187-194,共8页
在线评论作为一种产品信息传播载体,越来越受到网上电商及消费者的重视,并在很大程度上影响消费者的购买决策。本文在多个竞争性制造商为在线零售商提供可替代性产品并通过零售商销售给网络消费者的电子商务环境下,研究在线评论信息如... 在线评论作为一种产品信息传播载体,越来越受到网上电商及消费者的重视,并在很大程度上影响消费者的购买决策。本文在多个竞争性制造商为在线零售商提供可替代性产品并通过零售商销售给网络消费者的电子商务环境下,研究在线评论信息如何影响网络消费者购买决策及在线零售商和制造商的定价策略。以neo-Hoteling模型为基础,构建了依赖零售渠道在线评论的消费者选择模型,并通过模型求解定量分析了二级供应链结构分散系统下在线评论对多个竞争性制造商及零售商最优决策的影响。得到当制造商基于评论制定最优定价策略时,在线评论对市场竞争强度没有影响,但决定潜在市场大小;各产品的均衡批发价及销售价按一定的比例随评论揭示的该产品与其他产品质量均值之差(正或负)增加或减少,评论信息通常会使制造商因好评而获利,由于评论增加了不同产品需求的不对称性,零售商因而具有更大的调价空间,往往通过提高(降低)占据有利(不利)评论的产品价格获得更高的利润。 展开更多
关键词 在线评论 neo-Hoteling模型 斯塔克尔伯格博弈 定价策略
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