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摘要：科學技術的發展促進了移動通信行業發展迅速，運營商的網絡建設規模逐漸完善，移動通信用戶數量逐漸增多。在網絡運行維護中，運營商積累了大量的數據信息，里面記錄著用戶的行為信息，加大對數據庫中有用信息的挖掘，是當前移動通信行業需要迫切解決的問題，對促進移動通信行業的發展具有重要作用。

關鍵詞：數據挖掘；移動通信；用戶行為；應用

一、移動通信用戶行為分析方法

在移動通信的角度對用戶行為進行分析時，需要對數據源進行確定分析，不能憑空去捏造數據，需要建立在數據源的基礎上，擁有強大的數據支撐，能夠確保分析結果具有較強的說服力。我們在運用移動通信設備進行通話時，常會出現一方能聽到聲音，另一方不能聽到聲音的現象，該種情況會對用戶的感知造成較大的影響，產生通話故障。從信令流程上對用戶行為進行分析時，由于通話已經建立，但是沒有在網絡和用戶之間建立信令交互，導致無法正確判斷產生單通的原因，并且數據的采集、存儲工作也存在較大的難度，在有正常信令數據的情況下，沒有用戶面數據，需要結合用戶的行為進行定位。大多數移動通信用戶對于出現的單通情況，會選擇掛掉電話重新撥號，該項行為屬于異常的用戶行為，由于一次通話的時間較長，兩次通話的時間較短，對用戶的該種行為進行分析時，該種方法不具有適用性，導致不同的用戶行為之間存在著一定的差異性[1]。

二、移動通信用戶行為的數值模型及其應用

（一）用聚類分析方法做好數據的預處理工作。用戶行為數值模型在建立前，需要做好樣本數據的收集和整理工作，將原始數據作為模型建立的樣本，運用聚類分析方法做好數據的預處理工作，確保原始數據操作的平均化，為數值模型的構建提供基礎。同時，還需要充分考慮樣本點的權重問題，運用聚類分析方法進行數據源壓縮，數據分析結果顯示不同的聚類點中包含的聚類樣本數量存在一定的差異。在不考慮聚類頻數的情況下，用戶群體的聚類中心會導致整個曲線出現較大的偏差，需要按照權重進行樣本點壓縮。（二）用戶行為建模需要建立在擬合分析的基礎上。通過對數值結果進行進一步的研究和分析，是數據挖掘中的一項重要工作內容，通過分析的過程，能夠找到數據存在的規律，得到相關的規律經驗公式，明確系統參數與輸入輸出參數之間的關系，明確樣本點變量值，通過分析的過程得出數據樣本聯系函數線，將這一過程稱為擬合。所得出的擬合曲線參數值具有準確性特點，能夠清晰的反映出語音流量的數量關系[2]。（三）用戶行為數值模型。用戶曲線的流量截距是區分用戶群的重要指標，如果一個用戶的基準流量較小，說明具有較大的發展空間。當前市場上大多數運營商套餐主要是采用套餐內產品加上超出部分進行收費的定價方式，價位不同，里面含有的套餐種類不同。客戶選擇何種套餐，與自身的使用需求有較大關系，在傳統的移動設備中，用戶消費量最高的是語音通話，而隨著多媒體行業的逐漸完善和發展，用戶的主要消費內容為流量，展現出了用戶消費行為的前衛性，用戶流量比重隨之增加。（四）用戶群分布趨勢。在對用戶群的分布趨勢進行研究，需要建立在所有用戶群重心點相同權值的基礎上。通過研究分析可知，用戶的流量消費還沒有養成好的習慣，移動互聯網的普及率較低，中等的基準流量用戶群使用人數最多，高流量基準和低流量基準用戶群使用數量較少。需要將語音和數據兩種業務有機的統一起來，將其作為總業務量，明確語音和數據業務所占的比值，明確兩者之間的換算關系。需要運用等價值曲線，對用戶的等級進行量化式分級，結合用戶的業務總量來判斷用戶的價值級別，對整體用戶的價值貢獻進行分析，如果用戶的價值貢獻增長越快，則代表用戶的成長性將越好。

隨著科學技術的發展，通信行業用戶的數量呈現出飛速增長的趨勢，提升了數據信息的傳輸速率，豐富了用戶的行為。互聯網時代，用戶的需求也在不斷革新，更加重視語音通信質量，對數據業務的訴求不斷提升，希望能夠在任何地點，都能夠保持順暢的通話，用戶的使用需求日益多元化。因此，需要加大對數據資源的挖掘力度，優化數據資源流程，運用聚類分析方法進行數據預處理，將用戶行為建模建立在擬合分析的基礎上，對用戶群的分布趨勢進行合理有效分析，明確用戶出現的各項行為。

作者:馬磊 單位:湖北郵電規劃設計有限公司

參考文獻

[1]胡燕清,周進艷,徐孝娜.數據挖掘在移動用戶行為分析系統中的應用[J].現代電信科技,2013,Z1:86-89.

[2]顧震強.移動網絡的用戶行為及用戶價值區域特征的分析研究[J].移動通信,2016,05:15-19.