学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

数据挖掘技术在骚扰电话监控系统的应用研究

作　者: 王丹阳
导　师: 范年柏；袁志刚
学　校: 湖南大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据挖掘骚扰电话贝叶斯算法 K-means算法
分类号: TN916.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 39次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着信息化的到来,各类数据急剧膨胀,面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为了满足这种要求而迅速发展起来的。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘作为一门新兴的边缘学科,汇集了来自数据库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络以及管理信息系统等各学科的研究成果。其发现的知识可以用于决策、过程控制、信息管理、查询处理等方面,具有重要的实践意义。国内外对于垃圾短信监控有比较多的结合数据挖掘技术的过滤、拦截方法,而对于骚扰电话系统的监控技术没有系统的理论。如何在海量数据中快速、准确地查出所有骚扰电话号码,减少误判,减少省客服人员回拨确认的工作量,是骚扰电话监控系统的重心。因此,本文首先分析了当前已有的骚扰电话监控系统的不足,提出了将数据挖掘技术引入监控系统的设想。其次,介绍了建立骚扰电话监控系统的相关技术：7号信令监测、数据挖掘技术等。最后,通过对贝叶斯算法和K-means算法进行分析研究,提出针对实际工程项目,采用改进贝叶斯算法、指导性K-means算法等技术建模以及验证过程。对应用数据挖掘技术的骚扰电话监控系统性能测试表明：将改进的贝叶斯算法、指导性的K-means算法应用于实际的骚扰电话监控和拦截功能中。采用了数据挖掘的监控系统给通信企业带来了成本效益和社会效益：可比较准确性地智能辨别出骚扰电话号码,并智能化地对骚扰号码实施拦截,从而降低省客服人员处理骚扰电话的工作量,同时有效拦截骚扰电话,降低了移动用户对骚扰电话投诉量,提升了客户对网络质量的感知,为湖南移动构建了绿色的网络。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章绪论  12-18
  1.1 课题研究的背景  12-13
  1.2 课题研究的目标  13
  1.3 课题研究的现状  13-16
    1.3.1 国外移动通信行业发展现状  13-14
    1.3.2 国内移动通信行业发展现状  14-16
  1.4 课题研究的发展趋势  16
  1.5 本文的创新点  16-17
    1.5.1 建立基于改进的贝叶斯算法的骚扰电话智能化监控模型  16
    1.5.2 提出利用指定型K-means算法测算骚扰电话生命周期  16-17
  1.6 论文的主要内容  17-18
第2章相关技术  18-39
  2.1 移动通信网相关知识简介  18-23
    2.1.1 移动通信网的概念  18-19
    2.1.2 GSM通信网介绍  19-23
  2.2 7号信令监测技术简介  23-31
    2.2.1 信令概述  23-24
    2.2.2 7号信令基本术语  24-26
    2.2.3 七号信令的协议体系结构  26-27
    2.2.4 电话用户部分(TUP)  27-28
    2.2.5 ISDN用户部分-ISUP  28-30
    2.2.6 湖南移动省内7号信令监测系统介绍  30-31
  2.3 数据挖掘技术概述  31-34
    2.3.1 数据挖掘的定义  31
    2.3.2 数据挖掘的过程  31-32
    2.3.3 数据挖掘技术简介  32-34
  2.4 骚扰电话监控系统工作原理  34-37
    2.4.1 骚扰电话监控、拦截流程  34-35
    2.4.2 骚扰电话监控系统架构  35-37
  2.5 监控系统一期介绍  37-38
  2.6 本章小结  38-39
第3章基于改进贝叶斯算法的骚扰电话辨别  39-46
  3.1 贝叶斯概述  39
  3.2 贝叶斯定义及相关概念  39-40
  3.3 朴素贝叶斯算法介绍  40-41
  3.4 其他典型的分类算法简介  41-42
  3.5 改进的贝叶斯算法模型  42-43
  3.6 基于改进贝叶斯算法的骚扰电话疑似号码识别流程  43-45
    3.6.1 训练集数据收集  44
    3.6.2 条件概率矩阵生成  44-45
    3.6.3 未知样本识别  45
  3.7 本章小结  45-46
第4章基于K-MEANS算法的骚扰电话生命周期测算  46-52
  4.1 生命周期的定义  46
  4.2 K-MEANS算法介绍  46-48
  4.3 指导性的K-MEANS算法  48-49
  4.4 基于K-MEANS算法的骚扰电话生命周期测算算法设计与实现  49-51
    4.4.1 输入数据收集  49
    4.4.2 输入数据的处理  49
    4.4.3 距离的计算  49-51
  4.5 本章小结  51-52
第5章效果评估  52-57
  5.1 基于改进贝叶斯算法的骚扰电话辨别应用成果  52-54
    5.1.1 骚扰电话疑似号码监控流程  52-53
    5.1.2 基于改进贝叶斯算法的骚扰电话辨别率数据比对  53-54
    5.1.3 采用改进贝叶斯算法提高系统工作效率  54
  5.2 基于K-MEANS算法的骚扰电话生命周期测算应用成果  54-56
    5.2.1 骚扰电话黑名单拦截流程  54-55
    5.2.2 基于K-means算法的骚扰电话生命周期测算数据统计  55
    5.2.3 采用智能化拦截治理骚扰电话的效果  55-56
  5.3 本章小结  56-57
结论  57-59
参考文献  59-62
致谢  62-63
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录  63-64
附录B 攻读学位期间参与的主要项目  64-65
附录C 论文中类图和主要函数  65-67

数据挖掘技术在骚扰电话监控系统的应用研究

内容摘要

全文目录

相似论文