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摘要：随着经济的不断发展，科技的不断进步，移动通信网络逐渐走入我们的生活，并发挥着必不可少的作用。由于信息化时代的到来，人们也渐渐离不开移动通信网络。其中，数据挖掘技术作为移动通信网络中的一种智能优化的技术，被越来越多的企业所采用。本文浅析了移动网络优化中数据挖掘技术的运用，希望可以为一些科学决策提供相关的依据。
关键词：移动通信网络优化；数据挖掘技术；运用
一、移动通信网络优化中数据挖掘技术运用的意义
由于信息时代的到来，移动通信网络得到了很大的发展，从2G到3G再到如今的4G时代，可以说移动网络改变了当今社会的每一个人的生活。而数据挖掘技术作为移动网络优化中一项全新的技术，正逐渐被各大运营商所采用。移动通信网络，不是一个固定不变的网络形式，而是一个无定形的网络形式，再对其优化时，涉及到的对人员、技术的要求都非常严格。
在这样的情况下，数据挖掘技术从众多的优化技术中脱颖而出，其能通过对数据的分析和处理而得出结论和内在联系的特性，使其不仅仅加快了优化活动的进程，还为整个优化工作带来了数不清的好处。因此，越来越多的运营企业开始接受这样一种新兴的技术，这对移动通信网络质量和发展具有很大意义。
二、移动通信网络优化及数据挖掘技术
（1）移动通信网络优化
移动通信网络指的是通信双方在移动状态下进行的通信方式，而移动通信网络优化指的则是对正在进行的通信网络通过某种方式对其进行分析，从而保证其正常运行的一种检测方式。其中，系统的无线部分常常成为决定移动通信网络好坏的决定性因素，因此我们要提高对这一部分内容的认识程度。网络优化是一个持续的过程，只有不断提高其质量才能使有关企业在竞争中立于不败之地。
（二）数据挖掘技术
数据挖掘指的是通过对大量数据的深入开发、探索后提炼出一些从前没得出来的结论，其特点主要体现在未知、有效两方面。与传统的技术相比，数据挖掘所开发出来的信息可能十分的出乎意料，但往往又十分的具有价值。
数据挖掘的大概流程是首先确定对象，准备数据，然后据此进行深入的分析、研讨，最后对结论进行分析，将最后得出的与以前所认识不符的知识，统一的整理、整合最后完善移动通信网络的业务系统。
数据挖掘常用的方法包括决策分析、关联分析、回归分析等分析方式。其中，决策分析指的是先选出一个基准数据，通过举例来验证其的准确性，多次重复这样的过程，从而实现最终目的。而关联分析指的则是从数据库中找到某种规则的关联，进而确定哪些数据是对移动通信网络是有益的。此外，回归分析作为一种可预测的分析方法，其作用不容我们忽略。回归分析是指根据某些不确定因素的确定，来预测移动通信网络的发展方向和变化程度，这种方法不仅仅可以对已有的数据进行分析，还能对未来的发展趋势进行预测，其具有很大的现实意义。
三、移动网络优化中数据挖掘的应用
(一)数据挖掘的发展趋势
就目前的情况而言，早期的数据处理办法已经无法满足日益增长的市场需求了，因此数据挖掘的应用范围越来越广泛，无论是商业领域还是医疗领域都能发现数据挖掘的身影。相较于传统的数据处理，数据挖掘可以更好地处理更多的数据，并能得出更为准确的结论。此外，数据挖掘还保证了数据处理的整体速度，保证了对数据的处理可以继续进行。但是，尽管数据挖掘有这样的好处，但是其也存在一定的问题，其中数据挖掘对隐私的保护就存在着一定的漏洞。到目前为止，并没有相关的解决方法，这就需要对数据挖掘的近一步的开发和研究。总之，只有不断发展才能满足人们日益增长的需求。
（二）数据挖掘在移动网络优化中的应用原则
分布式处理原则：
在对数据挖掘技术的实际应用中，应当合理的使用分布式处理办法。当前，移动数据的资料所包含的范围十分广泛、内容十分复杂，这就在无形之中为移动网络优化工作增大了难度。因此，我们不能仅仅依赖某一方案进行优化，应采用更有层次和系统的分布式进行优化。
分批次应用原则：
我们知道移动网络优化工作复杂而冗长，需要在操作时对整个工程进行全方面的透彻分析，为此，我们要有针对性地准确地对其进行分析，多次细腻准确的分析后，还要阶段分析出来的结果进行最终的归纳和总结，找出这些工作所存在的内在联系，从而为整个移动网络优化工作提供最后的参考方向。
智能操作原则：
数据挖掘技术在移动网络优化中应用时，一定要满足操作的基本需求，尤其是在人工智能方面，相关人员更要注意相关问题。要将数据挖掘技术与人工操作相结合，以确保最终对数据分析的准确性，使得最终的移动网络优化工作可以有条不紊的进行下去。
（三）应用实例
数据挖掘技术在无线网络站点应用：
对于无线网络站点的选取关系到移动网络运营公司的投资成本，但是往往由于现场操作人员的技术有限，实际的选取工作往往受到限制。而数据挖掘技术就可以很好的解决这一个问题，其可以通过特有的方式方法对站点的多少进行预算并得出最佳方案，为我们解决了在设计方案上的一个重大难题。
数据挖掘技术在4G网络受干扰时的应用：
判断4G网络是否受干扰的标准是一个地区的网络条件是否优秀，是否满足移动网络的基本要求，其影响其的因素主要包括电频的分配、干扰条件及用户分布情况等。对于以上的这些问题，数据挖掘技术均可以对其进行相应的算法搜索最后得出合理的、实用的解决办法。
数据挖掘技术在4G网络覆盖上的应用：
数据挖掘技术可以准确的判断出4G网络的规划是否合理，若不合理，则又会在挖掘相关的数据的基础上给出相关的处理办法，使得相关的优化人员得到修正提示，避免了盲目改动带来的不必要的影响。
数据挖掘技术在移动网络切换方面的应用：
作为移动网络中的一项重要技术，数据切换的作用不容我们忽视。广大的用户能否进行顺利的移动通信完全离不开数据切换。然而由于数据参数不合理、信号覆盖不够格等因素的影响，往往影响了移动网路的切换。数据挖掘技术正可以通过换算系统内部的各类型的参数指标对移动网络切换起到合理化的验证，大大提高了移动网络的运行质量。
数据挖掘技术在智能网络平台的应用：
随着科技的日益发展，我们对移动网络的优化已经不仅仅局限在普通的人工优化方面了，我们还研发出了一种新的优化方式，以计算机技术为基础的结合数据挖掘技术的智能优化体系正逐渐的走入我们的生产生活中来，其对通话质量及其他方面的保障都是人工优化无法企及的。其中，作为统计和分析数据的数据挖掘技术就更显得特别重要了。他不仅帮助我们预测分析了相关的操作问题，更在极大程度上实现了网络的主动防御。
四、结束语
对于网络的优化问题一直都是4G网络发展中的一个重要的问题，随着越来越多的新技术的不断涌现，网络优化的工作开始变得越来越专业。但是，就目前的情况而言，现有的优化方式并不能满足优化需求。本文根据实际优化工程的需求，以数据挖掘技术的应用为载体，深入浅出的分析了其在移动数据中的应用，对后续数据挖掘在移动通信网络的应用起到了一些积极的作用。综上，将数据挖掘在移动通信网络中应用后，不仅相关人员在技术及其他方面都有了很大的提高，相关企业也增强了自身的企业竞争力，因此无论是从客户还是企业发展方面考虑对于数据挖掘工作的研究还是有意义的，我们相关人员要不断探索，深入不懈的发展好这一技术，造福人民。
参考文献：
[1]陈文伟、黄金才，数据仓库与数据挖掘，人民邮电出版社，2004
[2]韩斌杰，GSM原理及其网络优化，机械工业出版社，2002
[3]彭木根、王文博，TD-SCDMA移动通信系统，机械工业出版社，2007