36、数据挖掘在电信网络负载预测与分类中的应用与对比

数据挖掘在电信网络负载预测与分类中的应用与对比

1. 空中接口负载的大规模建模与模拟

在电信网络中，对空中接口负载进行建模和模拟是一项重要任务。这里涉及到对回归模型构建相关数据的分析，具体体现在以下几个方面：
- 数据列含义 ：
- 构建回归时使用的实例数量，仅考虑非零输出值。
- 某频段变量的平均值（可能冗余）。
- 特定频段内预测变量与实际变量的平均相关系数（CC），该系数通过10折交叉验证得出。
- 生成的公式数量与每个频段内单元格总数的比率，部分单元格因非零实例数量过少无法构建回归。

数据列	含义
实例数量	构建回归使用的非零输出值实例数
变量平均值	某频段变量的平均值
平均相关系数	特定频段内预测与实际变量的平均CC（10折交叉验证结果）
公式数量比率	生成公式数与单元格总数的比率

评估结果可依据两个标准：相关系数和模型构建比率。相关系数在RRI和NCA两种情况下随实例数量增加而增长，且由于研究初期聚焦高负载水平并排除零值，输出变量值越高，实际值与预测值的相关系数也越高，模型构建比率情况类似。RRI事件发生频率低于NCA，其公式数量更少，尤其是低RRI水平的情况，但这些并非关注重点。

2. 未来负载预测

当推导出负载公式后，若已知描述参数的变化，就可预测未来负载情况。参数变化通过缩放因子描述，缩放因子由运营商的流量预测模型计算得出（不在本文讨论范围内），具体步骤如下：
1. 对于每个输出变量。
2. 对于每个单元格：
- 选择输出变量的前100个实例及其对应的输入变量值。
- 计算这些输入变量的平均值。
- 根据流量模型得出的缩放因子对输入变量进行缩放。
- 将缩放后的输入参数值代入回归公式。
- 若结果值大于临界阈值，则该单元格需升级。

此过程可在如MS Excel这样简单的工具中完成，这也是该解决方案商业成功的关键因素。将模型以易于使用和调整的格式提供给非数据挖掘专业的终端用户，不仅提高了接受度，还催生了一些数据挖掘者未预期的新应用方式，如详细的模拟场景。

空中接口负载为上行链路负载和下行链路负载的最大值，只要上行或下行链路过载，单元格就需升级。从方法角度看，若用于衡量上下行链路负载的五个输出变量中任何一个超过临界值，单元格就需升级。

3. 数据挖掘在电信网络中的优势

该方法具有诸多显著优势：
- 模型生成高效 ：能在短时间内以最少的人工交互开发大量（接近100,000个）回归模型。采用线性回归算法，结合包装器特征选择避免人工干预，以及10折交叉验证确保模型统计可靠性，手动完成此任务几乎不可能，这些公式的生成对运营商至关重要。
- 易于使用和模拟 ：模型生成后可导出到Excel表格，非数据挖掘专业的无线电网络分析师团队能利用这些公式预测未来网络负载，通过缩放当前输入参数模拟多种流量场景，如评估因定向营销活动导致的局部用户增长所需的网络投资，或添加新的批发客户或移动虚拟网络运营商（MVNO）的情况。
- 主动规划网络升级 ：传统网络升级规划是被动过程，该方法使其变为主动，已被运营商全面纳入网络升级规划和预算活动。虽因网络变化快，公式需每3 - 4个月更新一次，但这已成为标准流程的一部分。
- 成本低廉 ：利用现有IT基础设施（服务器、诺基亚数据仓库、Oracle、Excel）和开源工具（WEKA、Perl），仅产生服务器1周的处理时间成本和项目员工的劳动力成本。若用户无Oracle许可证，还可用更便宜或免费的数据库替代，进一步降低成本。
- 跨领域应用潜力 ：该方法可应用于其他需要大规模回归模型的行业，只需更换数据源即可。

4. 数据挖掘在电信网络应用的局限性与未来工作

该方法虽有诸多优势，但也存在一定局限性。回归公式长期使用的前提是移动网络在较长时间内保持不变，但实际情况并非如此。蜂窝网络动态复杂，硬件和软件更新、网络重新配置和优化、网络升级以及新单元格推出等变化无法提前考虑，因此需每3 - 4个月收集新数据集并重建回归公式。

进一步评估负载公式质量需比较预测负载和未来实际测量负载，但存在诸多因素阻碍直接比较。网络设置变化会影响负载公式，导致公式至少在一定程度上不再准确，因此量化预测模型的准确性具有挑战性，开发一种能考虑网络变化的公平评估方法将很有意义。

在核心算法方面，希望保留线性回归等简单、快速且稳健的低方差方法的优势。未来计划探索将全局网络模型与每个单元格的局部模型相结合的方法，如多任务或迁移学习。虽然大多数单元格有大量数据，局部模型可能无法通过全局模型改进，但少数单元格可能存在例外。此外，还可设计聚类方法对具有相似公式或负载水平的单元格进行分组，为电信领域专家提供新知识。

5. 数据流分类方法：批增量与实例增量

在数据挖掘领域，数据流分类是一个重要研究方向，目前主要有批增量和实例增量两种方法。

随着现实世界和学术文献中动态数据源趋势的增强，实时分析数据流成为数据挖掘研究的关键领域。数据流环境与传统批量学习环境有不同要求：随时准备进行预测；数据可能随时间演变；需在有限资源（时间和内存）下处理理论上无限的数据流。

本研究未考虑输入分布的属性添加、删除或更新变化，也假设所有实例都有标签，处理这些问题的流基方法超出了研究范围。

批增量方法是用传统批量学习方法对数据批次进行训练，每w个新示例形成一个批次，批次完成后交给学习器训练。其主要缺点包括：需要指定批次大小的参数w；为给新模型腾出空间，需删除已训练模型；新批次未满时无法从最新示例中学习。删除模型可能影响学习完整概念的能力，无法立即从新示例学习可能影响对新概念的响应能力。

实例增量方法真正实现了增量学习，即每个训练示例到达时就进行学习。这类方法包括懒惰学习器（如k - 最近邻）和增量学习器（如朴素贝叶斯和霍夫丁树），它们本质上可无限学习。由于其增量特性，实例增量方法常被选用，但也有缺点：数量比批方法少，合适方法选择有限；通常需要大量示例才能正确学习一个概念。例如，霍夫丁树随观察实例数量增长缓慢，k - 最近邻学习速度较快，但内部缓冲区实例有限，需不断搜索和添加新示例，也会像批增量方法一样随时间丢弃信息。

由于数据流可能存在概念漂移，对概念漂移的响应是重要问题。检测漂移对霍夫丁树等实例增量方法更为重要，k - 最近邻和批增量方法在一定程度上能自动适应，因为资源限制会迫使它们逐步淘汰部分模型，而霍夫丁树通常与显式概念变化检测器结合使用效果更好。

6. 相关方法的前期工作

• 实例增量学习器 ：
  • 朴素贝叶斯 ：是广泛使用的实例增量学习器，通过更新内部计数器，以概率方式为新示例分配类别。
  • 随机梯度下降 ：是许多神经网络方法的基础增量算法。
  • 霍夫丁树 ：已取代朴素贝叶斯成为实例增量分类的高性能方法，它是一种增量、随时可用的决策树归纳算法，能利用小样本选择最优分裂属性，从大规模数据流中学习。
• 集成方法 ：Bagging和Boosting集成方法可适应流设置，提高基分类器方法的准确性。Oza和Russell提出的在线Bagging根据泊松分布为每个示例分配权重，与霍夫丁树配合良好。较新的Bagging版本能获得更好的准确性，但会增加计算资源使用。
• 批增量方法 ：批增量方法需从批次创建模型，并在内存满时删除部分模型。批次大小需平衡模型准确性（大批次）和对新实例的响应能力（小批次）。可使用集成方法，如将多个小批次创建的模型通过投票方案组合，如Accuracy Weighted Ensemble（AWE），达到最大模型数量时，用最新批次的模型重置最旧的模型，且AWE中集成成员还根据分类性能加权。

通过对批增量和实例增量方法的深入分析和比较，能为研究人员在选择合适的数据流分类方法时提供重要参考，有助于推动数据挖掘在相关领域的应用和发展。

数据挖掘在电信网络负载预测与分类中的应用与对比

7. 两种方法全面对比分析

为了更清晰地了解批增量和实例增量方法的差异，下面从多个维度进行对比分析：

对比维度	批增量方法	实例增量方法
学习方式	对每w个新示例形成的批次进行训练	每个训练示例到达时就进行学习
参数需求	需要指定批次大小参数w	通常无此类特定参数需求
模型管理	需删除旧模型为新模型腾出空间	部分方法（如k - 最近邻）需丢弃旧实例信息
学习及时性	新批次未满时无法从最新示例学习	能立即从新示例学习
概念学习完整性	删除模型可能影响学习完整概念能力	可能需大量示例才能正确学习概念
对概念漂移响应	一定程度自动适应	部分方法（如霍夫丁树）需显式概念变化检测器
方法数量	较多	相对较少

从上述对比可以看出，两种方法各有优劣。批增量方法在处理大规模数据时，若能合理设置批次大小，可在一定程度上平衡模型准确性和对新实例的响应能力，但模型管理和学习及时性方面存在不足。实例增量方法虽能及时学习新示例，但合适方法选择有限，且学习完整概念可能需要更多示例。

8. 不同场景下的方法选择建议

根据不同的应用场景和需求，选择合适的数据流分类方法至关重要。以下是一些具体的选择建议：

• 数据变化缓慢且资源充足场景 ：批增量方法可能更合适。由于数据变化慢，不需要频繁从最新示例学习，可通过合理设置较大的批次大小，提高模型的准确性。同时，在资源充足的情况下，有足够的空间存储多个模型，减少因删除旧模型对学习完整概念的影响。例如，在一些传统的电信网络流量监测场景中，流量变化相对稳定，可采用批增量方法进行分类。
• 数据变化快速且需及时响应场景 ：实例增量方法更具优势。能够立即从新示例中学习，使其能快速响应数据的变化和新概念的出现。如在实时网络安全监测中，新的攻击模式可能随时出现，实例增量方法能及时捕捉这些变化，提高分类的准确性。
• 数据量巨大且对模型准确性要求高场景 ：可考虑结合两种方法的优势。例如，先使用批增量方法对数据进行初步处理，构建一个基础模型，然后使用实例增量方法对最新的数据进行实时更新和微调，以提高模型的准确性和对新概念的响应能力。

9. 方法应用的操作流程示例

为了更好地理解如何应用批增量和实例增量方法，下面分别给出一个简单的操作流程示例。

批增量方法操作流程 ：

graph LR
    A[开始] --> B[设置批次大小w]
    B --> C[收集新示例]
    C --> D{示例数量是否达到w?}
    D -- 是 --> E[创建新批次]
    E --> F[训练模型]
    F --> G{内存是否已满?}
    G -- 是 --> H[删除旧模型]
    G -- 否 --> I[继续收集新示例]
    D -- 否 --> I
    I --> C

实例增量方法操作流程 ：

graph LR
    A[开始] --> B[接收新训练示例]
    B --> C[更新模型]
    C --> D{是否有新示例?}
    D -- 是 --> B
    D -- 否 --> E[结束]

10. 总结与展望

通过对电信网络负载预测和数据流分类中批增量与实例增量方法的研究，我们可以看到数据挖掘在这些领域具有巨大的应用潜力。在电信网络负载预测方面，虽然当前方法存在一定局限性，但通过不断优化和改进，如结合全局和局部模型、开发公平评估方法等，有望提高预测的准确性和可靠性。

在数据流分类中，批增量和实例增量方法各有优缺点，研究人员应根据具体应用场景和需求选择合适的方法。未来，随着数据量的不断增加和数据变化速度的加快，对数据挖掘方法的性能和适应性提出了更高要求。可以预见，将有更多创新的方法和技术出现，进一步推动数据挖掘在电信网络和其他相关领域的发展。例如，可能会出现融合多种学习方式的混合方法，既能保证模型的准确性，又能快速响应数据的变化。同时，随着人工智能技术的不断发展，也有望为数据挖掘带来新的思路和方法，提高数据挖掘的效率和效果。