数据挖掘技术及其在交换机漏单检测中的应用研究

论文摘要

目前,收入保障系统的建设已经成为了当前国际电信业运营管理的一个重要目标和方向。建设收入保障系统的目的是对企业所有收入形成相关环节的数据进行验证,以发现和纠正各个处理环节中客观存在的收入漏洞,为企业的最终收入实现提供科学保障。而数据挖掘技术恰好可以从大量不完备、有噪声的数据中提取出隐含在其中、未被发现但又潜在有用的信息。因此,数据挖掘理论可作为收入保障目标实现的理论基础与重要手段。本文主要研究数据挖掘技术及其在电信交换机漏单检测系统中的应用,所做工作主要如下：(1)对数据挖掘技术进行了综述,重点对传统数据挖掘技术中的频繁模式挖掘技术、聚类技术、以及基于规则的分类技术做了较为详细的介绍,并在此基础上,分析和指出了其中所存在的问题与不足。(2)针对传统聚类算法中难于快速准确地确定聚类数目的难题,首先,提出了一种基于类紧密度与类相关度线性组合的判决函数来评估聚类效果的方法,然后在此基础上,提出了一种快速确定最佳聚类数目的方法与基于Voronoi图的快速确定聚类中心的方法。实验结果表明,新算法较随机选择聚类数目与聚类中心的方法在聚类性能上有较大改善,能快速定位最佳聚类数目,且具有良好的聚类性能。(3)针对传统频繁模式挖掘过程中不能事先有效确定最小支持度阈值的问题,首先,提出了一种基于频繁项集的个数与频繁项集的平均大小线性组合的判决函数来评估频繁模式挖掘效果的方法,然后在此基础上,提出了一种基于慢启动的频繁模式挖掘算法,实验结果表明,新算法不但能快速定位最佳最小支持度阈值,而且还具有良好的频繁模式挖掘性能。(4)基于交换机成对下单原理,设计并实现了一个基于本文在数据挖掘方面的上述理论研究成果的交换机漏单检测原型系统,该系统采用MFC开发,可通过图形化的界面直观显示数据挖掘的最终结果。通过使用该系统对60万条电信话单记录进行了试验,结果表明,新提出的各类算法具有良好的数据挖掘性能,同时,新构建的交换机漏单检测原型系统也具有良好的可操作性,可有效发现交换机是否存在漏单现象。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 电信企业收入保障系统研究状况
• 1.2.1 电信企业的收入流失问题分析
• 1.2.2 收入保障系统实施的方法论
• 1.2.3 收入保障系统的实施现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 数据挖掘技术及其应用领域
• 2.1 数据挖掘技术概述
• 2.1.1 数据挖掘技术的定义与分类
• 2.1.2 数据挖掘的流程
• 2.1.3 数据挖掘技术的主要应用领域
• 2.2 数据挖掘中的聚类技术
• 2.2.1 聚类的一般流程
• 2.2.2 聚类算法的分类
• 2.3 数据挖掘中的频繁模式挖掘技术
• 2.3.1 频繁模式挖掘的定义
• 2.3.2 经典频繁模式挖掘算法
• 2.4 数据挖掘技术在电信行业中的应用
• 2.4.1 数据挖掘在电信行业的应用领域
• 2.4.2 存在的问题
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于类紧密度与类相关度的聚类算法
• 3.1 基础知识
• 3.1.1 相关定义
• 3.1.2 k-means算法分析
• 3.2 算法描述
• 3.2.1 初始聚类中心选择方法
• 3.2.2 快速聚类算法
• 3.3 性能仿真
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于慢启动的频繁模式挖掘算法
• 4.1 基础知识
• 4.1.1 相关定义
• 4.1.2 Apriori算法分析
• 4.2 算法描述
• 4.3 性能仿真
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于数据挖掘技术的交换机漏单检测系统
• 5.1 交换机漏单检测系统的体系结构
• 5.1.1 CDR话单的知识表示模型
• 5.1.2 系统的处理流程与功能模块划分
• 5.2 交换机漏单检测系统的数据库设计
• 5.3 系统界面展现
• 5.4 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文