空间大数据挖掘在移动网络优化中的应用研究

"网络优化中的空间大数据挖掘毕业论文设计说明书.doc" 本文主要探讨了在大数据环境下，数据挖掘技术在网络优化中的应用，特别是在移动网络优化领域的实践。作者李芸在其毕业设计中，聚焦于如何利用空间大数据挖掘技术提升网络性能，以此提高网络整体质量和效率。 大数据挖掘技术是一种针对现代信息智能应用的关键技术，它能够处理海量数据，分析其中的模式和关联，以发现有价值的信息。在本项目中，作者关注的是如何将这种技术应用于实际的网络优化问题，例如移动通信网络中的基站管理和话务分析。 项目选取昆明和惠州的经纬度及话务数据作为研究对象，运用社区挖掘算法对基站小区进行聚类，这是一种复杂的数据分析方法，旨在识别出基站间的相似性和连接性，形成具有特定特征的群体。随后，采用聚类算法对已分组的基站小区进行进一步优化，寻找最佳配置，以提高网络覆盖和通信质量。 借助专门的工具BSVGraph系统和MapXtreme地理信息系统，作者将最优的聚类结果以可视化的方式呈现，通过不同颜色区分不同的簇，直观展示基站的分布和优化状态。这种方法不仅有助于理解网络结构，也为网络运维决策提供了有力的支持。 通过科学预测和精确计算，网络优化能显著提升服务质量，同时也能为运营商的生产维护管理部门和市场营销部门提供决策依据，从而实现经济效益的提升。关键词包括数据挖掘、网络优化、聚类算法以及复杂社区挖掘，这些关键词突显了研究的核心内容和技术手段。 这篇毕业论文深入研究了空间大数据挖掘技术在网络优化中的应用，尤其是在移动网络领域，为网络管理与优化提供了新的思路和方法。通过理论与实践的结合，展示了大数据技术在解决实际问题中的巨大潜力。