HMM-Viterbi算法：优化通信网络资源数据处理与关联性能

【摘要】：本文针对移动通信网络资源数据管理中的难题，即数据庞大、类型多样导致的录入不准确、不规范问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和维特比算法（Viterbi Algorithm）的通信网络资源数据处理方法。隐马尔可夫模型是一种统计建模工具，常用于序列数据分析，而维特比算法则是HMM中的最优路径搜索算法，用于找到最可能的状态序列。 HMM-Viterbi算法通过将网络资源数据视为一个状态序列，利用概率模型来捕捉数据间的依赖关系。首先，算法对数据进行预处理，标准化和清洗，消除由于汉字、英文字母、拼音等多种元素混杂带来的录入规范问题。接着，通过HMM对数据进行建模，识别潜在的模式和规律，这有助于提高数据的准确性和一致性。维特比算法在此过程中扮演关键角色，它能够找出最可能的资源状态路径，从而实现智能纠错和异常检测。 通过对广东中国移动全省城域网的10391条传输电路资源数据进行处理，实验结果显示，这种方法成功定位并纠正了2250条数据，占总数的21.65%，显著提高了数据的质量。同时，处理后的跨专业告警关联成功率在四个业务量最大的城市（广州、深圳、东莞、佛山）中显著提升，从23.5%提升至59.8%，证明了HMM-Viterbi算法在实际网络运营中的应用价值。 总结来说，本文提出的方法有效地解决了网络资源数据录入不规范和准确性低的问题，通过自动化和智能化的方式提高了数据处理效率和质量，对于优化网络运维、提升业务开通效率以及降低故障定位难度具有重要意义。随着通信网络的不断发展，这种基于统计模型的数据处理方法有望成为未来网络资源管理的重要手段。