基于聚类的序列模式挖掘及其在话务质量中的应用.docx

基于聚类的序列模式挖掘及其在话务质量中的应用
随着手机和网络技术的快速发展，通讯质量的要求也越来越高。话务质量是通讯质量的重要组成部分，它的好坏直接影响到用户的通讯体验，因此如何保证话务质量变得越来越重要。本文提出基于聚类的序列模式挖掘方法，并探讨其在话务质量中的应用。
一、聚类方法介绍
聚类是将相似对象进行分组的过程，它基于样本间的距离度量，通过在样本间划分连续的区域来实现聚类的目的。常用的聚类方法包括k-means等。其中k-means方法是一种使用最广泛的聚类方法。
二、序列模式挖掘
序列模式挖掘是指从序列数据中找出常见的序列模式，通常使用频繁序列挖掘算法实现。频繁序列挖掘算法具体步骤如下：
1.将序列数据进行预处理，将每个序列转化成序列事务，以便于使用Apriori算法进行挖掘。
2.使用Apriori算法确定频繁项集和序列项集。
3.根据设定的阈值选出所需的频繁序列模式。
三、基于聚类的序列模式挖掘
基于聚类的序列模式挖掘将聚类和序列模式挖掘结合起来，其具体步骤如下：
1.对序列数据进行聚类，将相似的数据划分到同一簇中。
2.对每个簇的数据进行序列模式挖掘，得到该簇中的频繁序列模式。
3.根据频繁序列模式，对序列数据进行分类，并对不同类别的数据设置不同的话务质量评价标准。
四、应用案例
我们以移动通信网络中的话务质量为例，演示该方法的具体应用。
1.对话务质量的数据进行采集，并对每个通话时刻的一些参数进行记录（如信号干扰度、传输时延等）。
2.对记录的参数进行预处理，使其转化成序列数据，并对其进行聚类，得到不同簇中的话务数据。
3.对每个簇中的话务数据进行频繁序列挖掘，得到该簇中的频繁序列模式。
4.根据得到的频繁序列模式，将话务数据分成不同的类别，并对不同类别的数据设置不同的话务质量评价标准。
5.通过不同类别的话务质量评价标准，可以为移动通信运营商提供有关话务质量的指导。
五、结论
本文提出了一种基于聚类的序列模式挖掘方法，并阐述了其在话务质量中的应用。该方法可以为移动通信运营商提供有关话务质量的指导，从而让用户享受更好的通讯体验。