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摘要：现如今，大数据、互联网、信息化时代已经全面来临，移动通信网络也逐渐深入到人们生活中，为人们生活、工作带来了便利条件。与此同时，数据挖掘也得到了重视，作为一种智能型应用技术其主要功能是进行数据信息处理，找到信息数据之间的内在联系进而获得有价值信息，为科学决策创造条件。接下来，文章就移动通信网络优化中数据挖掘技术的应用进行简要分析。
关键词：移动通信；网络优化；数据挖掘技术；应用分析
伴随着市场竞争的加剧，各大运营商为占据市场份额逐渐投入到移动通信网络优化中。因为移动通信网络优化有助于网络资源与网络质量增强，对企业竞争力的提高有着重要影响，也是实现长久发展的根本。因此，在移动通信网络优化中运用数据挖掘技术，为网络优化提供了便利条件，值得进一步研究。
一、移动通信网络优化与数据挖掘技术分析
（一）移动通信网络优化
移动通信指通信的双方至少有一个处在移动状态的通信。通常情况下，移动通信系统分为BSS系统、OSS系统、NSS系统。网络优化则是在运营的网络展开参数调节与数据研究，找到存在的影响要素且通过相关技术方法让网络处于最佳状态。移动通信网络优化分为无线网络优化与交换网络优化，网络优化并非一朝一夕就能够实现的，而是一个漫长的过程，移动网络存在即是存在网络的优化。
（二）数据挖掘技术
基于网络信息技术下，数据挖掘技术运营而生，对庞大的数据信息进行处理，挖掘数据之间存在的联系从而获得有价值的数据信息，为科学决策提供科学技术支持。实际应用中，通过不同的数据分析工具实现数据与数据模型的科学分析，挖掘数据之间的内在联系且展开预测。数据挖掘技术分为几点内容：第一，序列分析，这种方法重视对给定数据之间先后关系的研究。第二，关联分析法，这种方法可以发现给定数据的关联。第三，类别分析。类别分析能够把数据的组合集合展开标记记录，实现对网络功能异常状态检验。
二、移动通信网络优化需求
（一）注意优化方法的科学性
移动通信网络系统涉及较多数据信息，给网络优化带来困难。所以，通信网络优化过程中不可把所有的优化体系融入到服务器内，也不可仅凭一个简单的优化进行优化，应遵循分布式原则，优化过程保证层次性与区域性，信息数据与信息处理时合理利用分布式方法。
（二）构建通信网络智能化环境
因为移动通信网络结构繁杂，无法在某个区域进行全面分析。不过，能够有目标的搜集与分析各阶段数据，对该时期的数据展开分析从而为后续研究奠定基础。随后，对各时期数据有综合分析，分析内在联系。这种分析活动应凸显系统的智能化，基于智能环境下进行任务分配。
（三）智能性数据挖掘要求
通信网络数据与信息材料处理过程中，注意数据挖掘技术的运用，有关人员通过高专业技术对数据信息展开自主分析，重视归纳与总结。所以，想要保证优化网络，移动通信网络系统应注意专业技术人员的培养。
三、移动网络优化中数据挖掘技术应用现状
移动通信网络优化中应用数据挖掘技术有着重要影响，其应用方法分为几点：第一，数据挖掘技术在人工智能与数据库的应用。通过人工智能、统计学、机器学习、可视化技术有效的分析企业的数据，及时归纳总结。同时能够对风险环境进行预测，帮助企业展开策略控制，保证安全性，这也是数据挖掘技术常见形式。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆目前，已经形成了完善的体系，要求技术人员对数据挖掘技术有全面的了解。不过，实际应用时仍然存在一定不足，技术人员专业水平不过关，方法不科学导致数据挖掘效果不理想，使移动通信网络进程迟缓。第二，科学技术的发展与移动通信网络的广泛应用，扩了移动网络设备应用范围，数据信息更加多样化，增加了移动网络优化困难度。因此，现当务之急是通过先进技术优化移动通信网络，不过当前人力资源较少，人们对数据挖掘技术了解较少，缺少数据挖掘重视。
四、移动通信网络优化中数据挖掘技术的运用
数据挖掘技术的出现为移动通信网络发展创造了条件，数据挖掘即是发现有价值的数据并综合分析。而移动通信系统则是由网络子系统、基站子系统、维护系统等多环节构成。现阶段，怎样更好的将数据挖掘技术应用到移动通信网络优化中，成为各运营商重要研究内容。
（一）加强站点位置控制
移动通信网络优化中，站点作为其核心有着重要影响，移动站点数量直接影响运营商投入规范性；站点位置控制也关系到移动网络质量高低。移动通信网络优化融入数据挖掘技术，有助于站点位置科学选择，有效方法为：初期可行解的条件下展开具体位置搜索，目标函数参数变化最多的进行变换从而保证站点选择合理性。此外，还可以节约成本投入，有助于运营商获取更多利益。
（二）掉话现象分析
基于数据挖掘与资料研究条件下，移动通信网络发生掉话现象，还应结合实际种类状态快速找到移动通讯中掉话原因。网络优化融入数据挖掘技术不仅完成了实践序列方法的应用，也确保了对话务特征、原因的研究，保证系统综合性分析并找到掉话原理的目的。
（三）增强干扰分析精准性
移动通信网络应用数据挖掘技术有助于提高抗感染性，比如：对上行干扰分析过程中，推算公式为上行干扰功能=干扰UE上行发射功率+干扰UE到目标基站的路径消耗+目标急转对干扰UE的上行智能天线增益。下行干扰进行研究方法为：下行干扰功率=干扰基站对干扰UE的下行发射功率+干扰基站到干扰UE的路径损耗+干扰基站对目标UE的下行智能天线增益。所以，应用数据挖掘技术展开干扰性研究有助于迅速获得干扰的物理与位置，有效的展开问题处理，确保移动通信网络的正常运行。
（四）话务预测应用
话务预测是网络优化中必然条件，结合实际预测状态展开硬件设施投资建设。如果话务预测较高就会影响硬件设施，资源得不到有效利用。如果话务预测较低，则会导致话务溢出带来一定损失。对此，通过数据挖掘中的时间序列预测有效解决了该问题，经过对历史数据的分析实现未来需求预测。也就是在预测时即是发现事物变化特点与发展规律，进而为话务预测创造条件。
（五）网络覆盖
现如今，4G网络已经实现了普及与应用，用户范围不断扩大；此时若基站位置选择不当就会影响移动通信网络信号覆盖。对此，利用数据挖掘技术对各区域与网络结构全面分析，有目标的制定解决方案，例如：业务量小的区域可以使用较小的宽带容量；业务量较大的区域可以使用大宽带容量。这样一来，有效实现了资源的充分利用，保证移动通信网络的快速进步。
结语
总而言之，移动通信网络的快速发展及用户群体的扩大，网络优化已经成为发展必然。对此，通过数据挖掘技术实现移动通信网络的完善。在今后发展，还应加大对数据挖掘技术的分析，总结经验，注重技术人员专业水平提高，更好的进行移动通信网络优化，保证可持续进步发展。只有这样，才能保证移动通信网络优化的顺利开展，帮助运营商在激烈的市场竞争中实现长久发展，实现经济效益最大化。
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论文作者:林峰
论文发表刊物:《基层建设》2018年第19期
论文发表时间:2018/8/9
标签：移动通信论文; 网络论文; 数据挖掘论文; 技术论文; 数据论文; 干扰论文; 话务论文; 《基层建设》2018年第19期论文;