蜂窝移动网络大数据聚类异常挖掘方法仿真

作     者：李红艳 徐寅森 张子栋 LI Hong-yan;XU Yin-sen;ZHANG Zi-dong

作者机构：商丘学院计算机工程学院河南商丘476000 集美大学计算机工程学院福建厦门361021 

基　　金：河南省高等学校精品在线开放课程(教高671号) 教育部高等教育司产学合作协同育人项目(202002269002) 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第2期

页      码：406-409,414页

摘      要：蜂窝移动网络可提供话音、数据、视频图像等业务,具有终端移动性、越区切换和跨本地网自动漫游功能,因此上述网络环境中的数据为移动宽带数据流量,数据量巨大,并一直处于自更新状态,导致其聚类过程中易产生异常数据。针对上述问题,提出蜂窝移动网络大数据聚类异常挖掘方法。根据蜂窝移动网络的结构、数据存储结构以及数据特征,对数据属性聚类,并提取异常数据的弱相关特征值。基于以上情况,将提取的弱相关特征值输入至聚类器中,挖掘蜂窝移动网络大数据的异常数据。实验结果表明,蜂窝移动网络大数据量逐渐增多时,研究方法的挖掘准确性仍能保持在98.5%以上,耗时可控制4ms以内,漏检率始终低于1%,误检率不超过2%。以上所得数据说明该方法的应用可靠性更优。

主 题 词：蜂窝移动网络 大数据 异常挖掘方法 数据聚类 弱相关特征 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-9348.2024.02.075

馆 藏 号：203127046...