摘要：随着我国4G移动通信网络的普及，网络运行问题的出现对技术人员提出了更高要求。用户对网络速率提高的要求成为了技术人员的重点解决问题。因此为了满足用户需求，从整体上提高我国通信网络实力，着手实施移动通信网络优化便成为必然。数据挖掘运用大数据的方式对移动通信网的运行状态、影响参数的情况进行详细分析，对移动通信网络优化意义重大。本文分别从4G移动通信网络特点的基本概念、移动通信网络原则的优化、及在4G环境下移动通信网络优化中数据挖掘的应用方面进行了深入探讨研究。
关键词：移动网络优化；系统集成；数据挖掘；信息化应用
引言：随着大国的崛起，中国梦的不断实现，4G网也不断的变化发展，从大家都在为3G网欢呼的昨天，到4G网已成为我国移动通信业务的市场主流今天，我们为国家科技进步骄傲的同时，也对其提出了更高要求。虽然4G网因其运行速度快、效率高等特点，被人们热捧，可仍有多种因素影响到4G网的运行。随着客户需求的不断提高，4G网的优化显得尤为重要。同时，数据挖掘将为这一优化事业发挥极为重要的作用。
一、4G移动通信网络特点的分析
移动性和复杂性是移动通信的显著特征，但在运行中很多主客观原因都会对其产生影响。比方说，地区域、环境情况的变化，信号强弱也会随之产生差异。同样的，因4G移动通信是十分巨大且且运行繁杂的动态网络，时段、地域的变化，所产生的通信流量的差异性也很突出。随着4G网使用客户的增多，对基站的需求量也随之增加，这也就要求设计师在对基站的设计上要更加合理。由于客户移动过程的复杂多样，不同因素都会对移动信号产生不同的影响，而满足多种用户需求的通信网络正是4G网优化的初衷。根据客户使用时段、需求的不同，科学合理的基站建设也就显得尤为重要。合理的基站设计将会有效避免4G网覆盖不足或是资源浪费等一系列问题。由于干扰一直是移动通信需攻克难题，设计师对4G网运行过程中的抗干扰能力的优化就成为重中之重。在了解了4G移动网络通讯特点的基础上，对数据挖掘及其优化原则对优化事业所发挥的的作用，进行了简单分析。
二、移动通信网络原则的优化
（1）对通信网络智能化的优化原则
在4G移动通信网络具有复杂性的同时，通信网络优化的重要性也显而易见，在逐步进入大数据时代的今天，通信网络中巨大的数据被人们在上网过程中留下了大量的数据，所以设计师需要根据时代的特征利用数据挖掘技术，秉承智能化的优化原则有条理、逐层次的分析并合理运用这些数据。才能在实现智能优化。在通信网的效率逐步提高的今天，通信网路智能化程度的提高很必要，如何满足这一时代快速发展的通信业对移动通信的智能化提出的需求，成为设计者必须要认真思考的问题。
（2）分布式处理原则的合理利用
在设计者对数据进行分析的过程当中，4G网信息的分散性非常突出，因此在数据挖掘的过程和进行数据分析的过程仅在同一服务器进行的行为很不可取。设计师必须考察周围基站的设计与覆盖范围大小，这是优化基站建立所必须的。简单的优化过程也不能满足移动通信优化系统的要求，在优化过程中，必须要遵守区域性和层次性的原则，在了解数据分布特征的前提下，合理利用科学的分布式的原则。
（3）实时性处理原则的要求
在大数据时期，这一时期数据具有实时性特征。同步、快捷是用户对4G网提出的更高要求。为了满足用户体验，设计师必须要根据当下的数据进行及时分析，用实时性处理的原则达到优化目的。科技迅猛发展，只有紧随时代步伐，不断满足新要求高标准，才能取得突破性进展，为科技、为国家为全人类做出贡献。
三、在4G环境下移动通信网络优化中数据挖掘的应用。
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（1）数据挖掘的概念
数据挖掘英语：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤，是优化4G网络的重要方法，是在大数据时代下我国新兴的互联网科技技术。其实质是通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法针对用户在网络上留下的巨大信息量，整合分析，找寻联系并进行简单预测，从而发现客户需求偏好，优化4G网络的重要技术。
（2）数据挖掘的分析方法
数据挖掘的方法比较多，但一般使用分类分析法、关联分析法、序列分析法这三类方法进行具体的数据挖掘工作。1.分类分析法. 分类分析法是技术人员最常用的一类数据挖掘方法。大体需要经过初步筛选、二次筛选、定点分析这几个步骤从而对4G网络进行优化工作。2.关联分析法.人们还常使用关联分析法进行数据挖掘的工作。人们在4G网络留下浏览数据，对此进行排查就是关联分析法，分析其使用某数据时与其关联的数据，并找寻到两者的规律与相似处，从而以人为基础达到对4G网络进行优化调整。人们的需求偏好用关联分析法都可以体现出来，这也正是关联分析法的优势所在。3.序列分析法. 序列分析法也是较为常用的数据挖掘的方法。原理与分类分析法类似，不同点是其采用是先由技术人员对所有需要分析的数据进行采集编号，然后对其数据根据序列的不同由计算机进行分析工作的方法。尽管训练分析法并不完全以人为本，人性化程度低，但在所有的方法当中，就数序列分析法最高效快捷，其分析的速度最快。因此，为了达到最优解决方案，技术人员常常将三种分类方法结合起来使用，首先使用序列分析法进行初次筛选，然后视情况而定，选择分类分析法或关联分析法进行筛选工作，结合的方法常常能够让分析结果更精确，从而充分利用数据挖掘技术，对4G网络进行优化调整，满足客户的需求。
（3）数据挖掘对合理的站点选择的帮助。
数据挖掘主要采取的是禁忌搜索算法，此方法以确定故障位置的效率极高而著称。以前的方式不仅耗费大量人力物力，效率低下且成本较高，现在采用智能优化等数据挖掘技术不仅能够优化中选择最优方法，并且能够及时准确的找到问题基站所在。因此，数据挖掘对合理的站点选择的帮助极大。
（4）数据挖掘对通话掉话和通信干扰问题的解决
信号干扰和常常掉话是4G网优化的主要问题，要想解决这两个问题，就要使用关键分析法。对于第一个问题的解决，设计人员需要正确采取数据挖掘技术找到是哪个部位的信号被干扰，分析并解决问题。第二个掉话问题出现的主要原因是：1、技术上仍然不完善。2、基站的安装没有结合实际情况与设计不科学。对于掉话问题也可以采用数据挖掘技术，获取信息，分析并解决问题，从而实现优化。比方说的天线的夹角设计要进行合理设置、对相邻基站的位置要进行合理设计。简言之，要想解决移动通信中的两大问题，必须进行统筹分析，采用数据挖掘技术，分析情况，即时找出问题，并提出解决问题的最优方案，解决问题，并做好措施以防再次出现类似问题，从而实现移动通信网络优化优化。
四、全文总结
时代在发展，人类在进步。处在第三次科技革命的风口浪尖处，移动运营商唯有把握大数据时代命脉，合理运用数据挖掘技术，不断优化通信网络，才能满足消费者4G移动通信网络提出的更高要求，赢得消费者，赢得市场，提高企业技术，并我国科技实力的增强做出贡献。
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[3]韩建华.《移动信息》，2016（2）：00006-00006
论文作者:黄龙典
论文发表刊物:《基层建设》2018年第21期
论文发表时间:2018/8/14
标签：数据挖掘论文; 移动通信论文; 分析法论文; 网络论文; 数据论文; 基站论文; 方法论文; 《基层建设》2018年第21期论文;