【摘要】随着移动通信技术的迅猛发展，移动运营商积累了海量的用户行为数据。首先基于移动网络的多种数据源，结合通信用户行为的特点，通过时空关联分析的方法提出了一套通信用户停留分析的方法；随后在对用户进行停留分析的基础上，通过用户价值区域多维分析的方法挖掘出高价值区域的地理分布情况。实践表明，基于通信数据的用户行为分析及用户价值区域特征分析对通信网络的建设、通信网络的建设与优化具有重要的现实意义和很大的应用价值。
【关键词】移动通信网；社会行为；联合优化
【中图分类号】TN929.5【文献标识码】A【文章编号】2095-2066（2016）14-0238-02
随着通信技术的迅速发展，各种移动终端的出现，不仅提升了用户通信的便利性，同时也推动了网络和网络服务的发展。网络服务即是服务网络中用户的行为，适应用户行为的网络体系才可以达到无线资源的最优化。在网络发展的进程中，研究网络的社会属性及用户的行为特征是各种技术规范的移动网络融合进程的主要动力，这在促进业务广泛化、网络异构化、终端自组织的新一代网络体系中有着很大的作用。移动通信网络的发展，伴随着用户对网络的需求或潜在需求，了解用户在网络中的行为及行为演变是网络规划设计和日常优化中的重中之重。
1移动通信网络社会行为关联优化体系框架
1.1移动用户行为数据的获取技术
移动网络的发展是以用户为中心的，用户是网络服务的目标，因此网络的优化和服务最终都是为用户的社会行为服务的。因此有必要研究用户模型，根据研究情景相似度量和组合技术，为客户提供最好的服务[1]。在此基础上，研究移动情景存储技术，并开发移动情景管理中间件。如图1所示，在充分分析移动情景管理需求的基础上，研究微内核移动情景管理中间件功能模型。情景管理组件负责从海量文档库中找到用户更满足需要的信息，并将搜索结果返还给用户。
1.2用户行为建模及个性挖掘技术
用户个性的抽取包括两个方面：①从用户的无线通信上下文记录中抽取；②从用户的兴趣文本中抽取。从用户兴趣文本中提取关键特征以表示该文本，接下来对这种特征的相关向量进行分析，在分类的要求之下选择用户感兴趣的类别信息，并使用相关的语义库对针对的兴趣信息进行扩展，在此基础上联想出同义词和相关词。根据用户自己的兴趣信息类别将通信上下文以及兴趣上下文的特征向量一起保存，在这种个性化的保存过程中，可以使用用户个性的自适应学习算法计算和调整特征项的权重和更新时间等信息。在合理构建用户个性模型的基础上，可以进一步通过上下文的搜索、推理、挖掘，得到移动用户的使用习惯，为用户定制不同的移动业务，如图2所示。
1.3基于用户行为的情景建模方法
目前的情境建模理论根据记录上下文信息的数据结构可以将其分为6类：键值模型、标记模型、图形模型、面向对象模型、基于逻辑的模型、基于本体的模型[2]。在这六种模型中，其中键值模型属于一种比较便捷的情境模型。该模型具有容易管理的优势，但是也有缺少构建对上下文有效获取算法的能力的缺陷。在以上六种模型中，在无法表示复杂上下文信息的状况下，键值模型不能有效地满足分布组合、局部认证、指示信息的数量与质量、不完全和模糊性、形式化层次、对已有环境的适应性等要求。在这六种模型中的标记文本模型可以运用自身的优势满足局部认证的要求，并且它还有分布组合要求所需的有限的重用和组合机制的性质。此外，它也能够适应现有的环境，图形模型提供了结构化形式来定义情境，能够很好地适应应用环境，适应性能比较突出。但是由于自身结构级的特点，导致与它相关的重用和组合，使它不能满足分布组合。由于面向对象的特点。面向对象模型有很强的重用和组合机制。这使其极好的满足了分布组合的要求。目前在情境的相似性度量方面缺乏有效方法，使得情境检索和复用存在困难。
2用户行为分析的常用方法
对于移动通信用户行为的分析来说，首先从数据源出发并结合信令数据和其他数据分析确定客户需求，而不是凭空分析用户行为。这是由于用户行为的分析是建立在对源数据分析的基础上的，没有实际数据和理论分析的支持，任何无凭无据的分析是没有说服力的。只有经过充分认识和理解源数据，才能保证分析用户需求的可行性。在通话过程中，我们常遇到单方能听到声音的这种情况，这种现象对用户感知影响较大，是比较严重的语音质量问题。但是，从信令流程上看单通和正常通话完全一样，因为通话已经建立，在通话期间用户和网络之间没有信令交互，也就是说从信令面上无法判断产生单通的原因。在这种只有正常信令数据支持而没有用户面数据的情况下，就需要结合用户行为来定位问题。当用户遇到单通情况时，通常是挂掉电话重新打电话，这样就产生了异常的用户行为：用户的平均通话时长较短，用户两次通话的间隔时间较短。如果是针对单一的单通事件，这种行为分析方法不具有适用性，因为不同用户的行为存在差异性。在有效的确定出相关的需求问题之后，接下来就是需要建立需求的用户行为分析模型，针对于链路级单通的情况进行讨论，可以针对平均通话时长的指标来考量，把所有链路的平均通话时长做一个研究和分析，最好是总结出相关的数据图，在此过程中，相对平均通话时长较短的链路，就为高疑似单通链路。而对于小区级的单通分析，可以釆用用户通话间隔较短这一特征，从CDR数据中寻找同一对用户短时间发起二次通话的事件的方法，接下来根据调查区域的维度进行统计，就能找到高疑似单通小区。模型建立之后，接下来的问题就是优化审计和系统数据分析的问题，比如平均通话时长低于多少，就可以判定为高疑似单通链路；两个用户的通话间隔为多少，可以判定为单通事件等等[3]。相关数值限值的确定和调整，在结果的表述上具有准确性。在得出最后的结论以后，还应该针对结论进行复核和深入研讨。如果分析出来的链路和小区确实存在单通现象，则说明分析模型比较准确，而如果与实测有出入则需要重新调整模型参数，甚至重做分析模型。
3移动网络社会行为的关联优化方法研究
3.1基于重呼入行为模型的呼入控制方法
在现有的通信网络现象中，覆盖小区的移动网络是比较独立的，根据小区划分信道的方式限制了相关覆盖区域的信道产生。所以，针对这种情况可以表明，网络中的信道资源在地理位置上存在不可移动性。针对这种问题，相关的解决方法就是在热点区域的高峰时段的呼叫控制（CAC）变成资源分配的主要方式。研究发现蜂窝网络的载频信道数量超过最繁忙时所需的信道数量时，只需要分别考虑忙时呼叫模型[5]。
3.2基于区域代价可变的呼入控制方法
在因某种原因现住的热点区域，相关通信紧张时所引起的呼叫拥塞是不可避免的，在本次研究中通过建立一种区域内的代价可变函数，可以有效的提高通信紧张时的呼叫代价，以便影响到一部分用户的通话行为，以方便使网络恢复到可接受的呼叫强度最佳状态，降低仿真在这种时刻的通信阻塞率。有些通信系统中中采用基于二人博弈的经济模型，既采用动态的代价策略，根据不同的业务选择不同种的服务网络，用以改善网络的繁忙状况。
3.3移动网络数据队列拥塞控制方法
针对移动网络的数据业务拥塞控制问题，特别是针对蜂窝网络中由于使用者的社会行为，使用者在时间和空间上的分布存在不均匀的现象，这种现象的出现导致这类状况的加剧使得不平衡的状况明显，现实中由于无法避免这种不均匀性的问题产生，如果能够在这个动力系统分叉之前预估计到这种情形，那么就可以针对这种问题提前对相关网络进行优化处理[6]，方便不均匀性降低。将网络中用户的社会行为与之关联起来，根据用户的不确定性的原因，这种问题的出现可以表现出不同用户需求资源的差异性，相关技术人员在原有模型的基础上做了修正，在设置了不同的用户输入端的前提下，并研究了相关模型的动力学行为，重点讨论了模型的分叉行为，使之该问题的解决更加贴近实际情况，解决方案更加有现实指导意义。
4结语
移动网络是伴随着用户对网络服务的需求而不断更新的，移动通信网络更新不仅仅是一种技术的提升，并且也是用户社会行为的一种表现，可以说，移动通信今后的发展方向就在于通信技术网络对用户行为的反应能力，也是从桌面时代向普适时代进步的关键。因此，针对移动通信网络的研究的问题应该逐渐有单极化转变成多极化。用户社会行为的push服务!网络自主优化等方向上，在这些研究方向上，可延续的研究工作还任重而道远。
参考文献
[1]顾震强.移动网络的用户行为及用户价值区域特征的分析研究[J].移动通信，2016（5）：15~19.
[2]张长青.移动运营商大数据和云计算应用探讨[J].电信网技术，2016（3）：34~38.
[3]刘树栋，孟祥武.基于位置的社会化网络推荐系统[J].计算机学报，2015，38（2）：322~336.
[4]陈克寒，韩盼盼，吴健．基于用户聚类的异构社交网络推荐算法[J].计算机学报，2013，36（2）：349~359.
[5]王睿，苏飞，韩振东，蔡子龙.基于用户行为的语音业务隐性问题挖掘及优化研究[J].邮电设计技术，2013，6：026.
作者：段建海 单位：长讯通信服务有限公司
