移动数据网络

移动数据网络（精选12篇）

移动数据网络 篇1

1、前言

目前, 3G技术和智能手机的不断普及推动手机用户使用习惯和移动互联网应用的升级。全球眼、即时通讯软件天翼live、手机游戏、可视电话、手机音乐、手机电视、综合办公、多媒体彩铃、手机支付、应用商城、统一门户、即时通信、位置定位、手机地图等增值业务正在快速发展, 新的移动服务模式也不断涌现, 在帮助用户享受实时、便捷、实用、娱乐等高速体验的同时, 也推动了移动数据流量的大幅增长。

据思科预计, 至2014年, 全球移动IP流量的复合年均增长率约为108%。公开资料表明, 中国移动的数据业务正在爆炸式增长, 全国移动数据业务流量10年约增长150%, 部分省份增长达到200%~300%。另根据现网采集数据分析, 通信运营商10年的峰值流量增长约为183%, 而数据用户数的增长约为69%, 可见单用户的平均速率正在上升, 总的移动业务流量也在迅速增长。

而数据流量增长对运营商来说是一个很好的发展机会, 从全球移动通信运营商整个经营情况看, 由于话语资费不断降低, 过去若干年当中ARPU值是处于下降趋势, 但近几年由于数据流量的增加有些国外运营商ARPU出现上升趋势, 如日本软银等。当前中国移动的数据收入在整个收入比重约占30%, 有些国外运营商数据收入在整个收入比重已经超过了50%, 这个比重随着移动互联网的发展将不断增加。而未来移动互联网时代的核心竞争力仍将是高性能网络服务能力。

在未来流量迅速增长的移动数据业务背景下, 通信运营商在网络建设方面该采取哪些应对策略, 既能尽量降低降低网络运营成本和建设成本, 又能提高用户感知满意度和单用户ARPU值?这也是本次论文研究的目的。

本次论文从网络成本、业务感知满意度及提高经济效益方向出发进行研究, 提出了"一宽二固三引四异五防六疏"六种应对策略。论文的研究思路如下图:

本次论文从网络承载能力和健壮性、节流分流、主动防御和配套能力匹配等方面展开分析, 提出相应的应对策略。

2、网络应对策略分析

从网络承载能力和健壮性、节流分流、主动防御和配套能力匹配等方面展开分析, 提出相应的应对策略。

2.1提升网络容量-"宽"

1、大容量PDSN建设

根据对目前用户使用行为和未来业务发展的预测, 现网PDSN单台容量已难以满足后续大流量承载高带宽需求, 根据"大容量、少节点"原则, 要求选用的分组域核心网设备应具有高吞吐量、高处理能力、高集成度以及低功耗等特点。启动大容量PDSN建设势在必行。

2、PDSN引入万兆接口

PDSN的RP接口和PI-0接口如果还是采用多GE捆绑方式进行, 将导致: (1) 端口捆绑数量多, 设置麻烦; (2) 无法配置端口流量的备份链路, 如果继续采用多GE备份, 那涉及的GE端口数量就更多了。 (3) 由于PDSN的槽位有限, 单槽位可配置4-8GE端口或一个万兆接口, 采用多GE配置将减少槽位的利用率, 增加了设备投资。故为了能适应移动数据业务大流量的承载需求, 建议在大容量PDSN的RP和PI-0接口配置万兆接口, 同时进行N+1的万兆端口备份, 以适应可能突发的大流量冲击。

3、PCF下行接口IP化

(1) 基站的Abis接口IP化

下一代的网络立足于"一切基于IP, IP基于一切"的前提, 未来移动通信网络也将向全IP化的网络演进, 实现移动与IP的真正融合。为了适应大流量承载需求, 建议加快IP化进程。

(2) BSC/PCF的Abis接口IP化

在今后的网络建设中, 建议BSC/PCF的Abis接口尽量不配或少配155M接口, 增加GE端口的投资, 有利于后期大流量的接入承载。

2.2 提高网络安全-"固"

1、PDSN双节点建设

为了能打造适应大流量承载的C网分组域, 从今后网络的安全性考虑以及核心网设备的重要性和安全性, PDSN网元建设应考虑容灾, 建议启动PDSN第二节点的建设。两套PDSN互为备份, 当一套PDSN出现故障时, 用户可由另一个PDSN接入, 提高了安全性。两套PDSN应部署在不同机房, 可实现地理上的容灾。

2、AAA系统均衡负荷

建议在现有的AAA系统前增加两台四层交换机作为IMSI转发的负载均衡器, 实现AAA服务器之间的负载均衡。

2.3 引导分流流量-"引"

1、C+W分流方案探讨

通信运营商现网的C网用户可以通过C+W认证网络和WAG转发享受高速率的带宽, 也可以通过申请帐号密码方式登录WLAN认证系统享受IP城域网的更高速率带宽。根据以下国外通信运营商的业务分流运营情况可以认为C+W分流是有效的大流量网络应对策略:

(1) 2010年6月, 因iPhone等智能手机的高流量引发的网络拥塞, AT&T随即调整策略, 利用自己的WiFi网络对其有线宽带和3G网络形成了有效的补充, 规定凡是每月移动数据业务资费在60美元以上的AT&T上网卡用户 (包括HSPA和EDGE用户) , 均可免费获得WiFi接入服务;所有的iPhone用户、定制数据包月服务的黑莓终端用户可免费获得WiFi热点接入服务;有效的缓解了大流量业务承载需求, 2010年10月AT&T的WiFi热点连接量比2009年同比增长300%。

(2) PCCW的统计显示2009年5月通过WiFi网络有效分流了4-5%的3G数据流量, 在高需求地区WiFi分流的比例更高达20%;

(3) Verizon的移动宽带数据卡包月用户均可获得免费的WiFi接入服务;

(4) Orange利用UMA (可实现WiFi与移动网络的切换) 技术来分流部分移动网络流量。

2、AAA系统灵活统计技术

目前通信运营商采用的是包月计费方式, AAA系统无复杂的计费记录和统计功能。为了能有效降低并发流量和单用户的当月流量, 建议对包月限额用户采用超额时进行节流限制包括限速节流、峰时节流、降级转发等措施来适当降低分组峰值流量, 同时提供更丰富的流量记录来支持不同资费策略的制定。

3、多播技术探讨

BCMCS业务是一种多播广播业务, 它解决了无线流媒体空口资源独占的问题, 将传统的空口使用方式变为组播共享信道方式, 为广播流媒体业务提供基础, 多播广播技术在占用带宽资源较低的同时, 为多个用户提供了灵活、有效的多播移动流媒体业务。组播多播的引入对手机电视、实时新闻等流媒体业务提供良好的网络支持, 减少了PCF至PDSN之间的流量及带宽需求。相对于全部用户都采用单播流方式来说, 多播技术能非常有效地降低了PDSN的接口流量和设备负荷。

2.4 提供差异化服务-"异"

不同用户群、不同地域的用户以及不同的业务类型对网络流量消耗的巨大差异, 使得通信运营商CD-MA网络总体资源利用率严重偏低。在一些热点区域或针对部分高端用户群, 目前无法确保高质量的网络服务, 同时大量低价值用户却消耗了过多的网络资源。因此, 在不断增长的大流量移动网络运营过程中, 必须加快实施差异化服务手段, 保障重点客户和重点业务对网络资源的需求, 划分不同的用户等级和业务分类, 对不同等级的用户以及不同业务分配不同的资源。以保障重点客户资源需求并可保障重点业务的用户体验。

·AAA用户分级设置

·PDSN DPI技术支持以及PCC架构部署

·基于流量、内容应用、分级计费模式

2.5 采取防范措施-"防"

1、P2P流量整形

通过现网网管系统对各业务占用带宽统计 (如下图) , P2P等下载类业务带宽占比已超过了40%, 占用了大量网络资源, 影响了其他业务用户的网络体验。

流量整型 (特别是针对P2P业务) 可将网络单位流量平均收益预计提升10-20%。因此, 建议PDSN利用升级后的DPI功能对P2P流量进行有限条件下控制使用, 主动控制, 减少PDSN峰值流量:

(1) 选择低价值用户设置P2P检测功能, 始终 (从月初至月底) 进行P2P流量检测和限速 (用户体验保持一致) ;

(2) 选择低价值用户或者全部用户设置P2P检测功能, 结合AAA的流量统计功能, 当用户的当月流量累计达到一定门限时, AAA授权PDSN进行P2P流量的检测和限速 (用户体验会有变化) ;

2、忙时忙区应对预案

热点区域最容易出现网络拥堵现象, 节假日忙时的峰值流量也达到高峰, 故建议升级PDSN提供忙时忙区差异化策略控制功能, 提前做好参数设置预设, 结合无线侧QOS策略, 制定好网络拥堵应急预案, 对大流量进行主动防御。

2.6 疏通关键瓶颈-"疏"

1、网管数据深度挖掘

网管数据是现网运行情况的直接记录, 建议增加IT统计应用工具, 按月、季、年阶段不断地对现网采集数据进行多角度数据挖掘, 分析不同类型用户行为、不同业务应用情况、不同区域流量惯性、不同时段流量变化规律, 及时动态调整用户资源分配、业务属性等级和网络设备参数设置等, 确保通信运营商自营业务的推广应用和VIP用户的良好网络感知。

2、PCF上下行能力匹配

由于前文描述加快PCF下行的IP化建设, 故应当注意PCF上行的接口能力进行匹配。在IP化进程中, 应密切关注链路利用率, 及时对BSC/PCF至C网CE以及C网CE至承载网的链路进行扩容, 以免造成上行流量拥塞。

3、异网接口能力匹配

在PDSN的RP、PI-0的接口引入万兆接口后, 建议密切注意分析该链路利用率, 及时扩容该部分链路。而业务网的接口流量更应该重点关注, 业务网的接口直接关系到通信运营商自营业务的顺畅推广, 直接影响到全部用户的网络感知, 故也应及时扩容该部分链路。

3、总结及后续研究探讨

在未来流量迅速增长的移动数据业务背景下, 本次论文从既能尽量降低降低网络运营成本和建设成本又能提高用户感知满意度和单用户ARPU值研究为目的出发, 首先对目前网络应用现状和业务承载能力进行分析, 提出现网存在的问题, 然后针对这些问题从网络承载能力和健壮性、节流分流、主动防御和配套能力匹配等方面展开分析, 提出了"一宽二固三引四异五防六疏"六种应对策略。

参考文献

王建宙:移动互联网时代运营商原价值链将发生巨大变化.凤凰网科技, 2010移动互联网研讨会.

移动数据网络 篇2

移动数据业务高速发展下WCMDA网络规划策略

作者：

来源：《移动通信》2012年第20期概述

随着3G网络的逐渐成熟，无线网络空口带宽的提高为数据业务提供了良好的承载条件——可以承载高速数据业务，为数据业务的发展提供了坚实的网络基础。

智能手机集成了手机、电脑和互联网的综合特性，具备强大而实用的数据和网络功能，现有的移动数据业务均可以在智能手机上实现。同时，还具备强大的功能拓展性，促使开发者推出更多的新应用，智能手机应用已延伸到社交、游戏、教育、医疗和办公等各个领域。随着智能手机的发展，移动互联网业务、终端、用户行为模式都发生了巨大的变化，带来了数据流量的激增。

掘金移动互联网大数据 篇3

一、大数据对企业发展的价值

正如舍恩伯格在《大数据时代》所述“这是一个信息爆炸的时代，这是一个数据为主的时代，这是一个充满无限可能的时代。”随着移动互联网用户量激增，手机已数据化、宽带化。数字化时代，每个人每分每秒都在创造数据，在浏览的网站上、在使用的设备中、在各种通信服务系统里，数据都以指数级的速度在数量和类型上快速增长。然而面对数据流量的爆发性增长，运营商收入不仅未改观反而由于数据流量的产生者（第三方替代型业务）的发展，使传统利基收入被不断侵蚀面临沦为管道的尴尬。运营商站在大流量、大数据信息的“金矿”上，树立数据观念、重视对数据的挖掘与利用，意识到数据的占有与利用能力已渐成为新的竞争壁垒。怎样借助云计算技术发挥管道优势、促进业务创新，将大数据信息转化为商业价值是电信运营商发展移动互联网业务亟待解决的问题。

二、大数据改变运营方式和盈利模式

1、精细化运营提升用户体验

运营商有几类数据，首先是用户帐号，利用手机实名制，运营商登记的帐号信息有用户年龄性别等比较真实的最基础的数据。第二是协议类型，如所使用的套餐业务（是使用流量高的还是话音高的、每月消费量）并得到用户消费能力。第三是业务类型，如用户选择游戏类或者阅读类、音乐类，都代表他个人的一些兴趣爱好、特点和取向。第四是访问的URL，用户经常看什么网站、关键词，用户可能哪些产品和相关服务会有兴趣。第五是终端信息，终端信息对运营商自己做业务来说非常重要，因为每个终端的能力不一样，每个终端的特征不一样，就是每个终端适合使用的业务不一样。

通过大量数据分析了解用户需求，找到最适合和满足用户需求的产品特点从而指导产品的设计开发，业务上线后通过持续跟踪分析用户在业务订购、使用等过程中的特点及存在的问题，为业务优化策略的制定提供数据支撑，从而增强业务的实用性和便利性，提高业务质量和客户体验。通过分析用户需求和行为特点筛选目标客户，匹配相应产品确定营销方案和推荐方式。基于用户需求精细化营销，从而加强客户资源管理规范性，只能匹配用户需求和产品特征，提高用户满意度和销售效率。

2、创新商业模式

大数据不仅帮助运营商对内优化业务运营绩效，更重要的是，大数据能为运营商带来了业务创新的机遇，为电信运营商在除了个人和集团客户的通信业务之外，开辟出一个崭新的业务发展空间。

例如美国运营商Verizon推出了“精确市场洞察”服务，它根据用户的互联网访问行为和用户所在位置，结合用户的静态肖像信息进行归类与聚合，更精细的为企业描绘出指定地区的人口结构和组成，帮助企业在选择广告市场投放选择时作出最明智的决定。大数据告诉广告商什么是正确的时间、谁是正确的用户、什么是应该发表的正确内容等，这正好切中广告商的需求。又如西班牙电信集团就已成立了独立大数据事业部，名曰“动态洞察”，并在英国试水类似的匿名人流统计服务，主要针对的客户是政府部分或公共职能企业，帮助他们分析影响人们访问某个地点的各种因素，从而帮助政府与企业制定相应的政策与服务策略。无独有偶，由T-Mobile和Orange合资成立的英国最大移动通信公司EE，也为政府机构及企业客户提供匿名化了的用户出行和交通行为的统计数据报告服务，这些静态报告中还包括用户的社会化分群特征，以帮助读者快速找出目标人群的移动行为习惯与趋势。

由此可见，只要合理控制好用户个人信息和隐私泄露的风险，大数据技术已为移动运营商开启了一扇广阔的新商业模式之门，无论是商业广告还是公共服务领域，都可大有作为。

三、获取数据类型

运营商获取数据的目的是通过掌握用户需求结合产品特征和网络能力从而智能化精确匹配需求和供给，并基于此开拓更多的数据应用方式、拓展收入来源、加强产业链影响力。围绕这一目的运营商应获取的数据主要有：用户数据、产品数据、网络能力数据。

1、用户数据

获取用户数据的目的是把握用户需求、了解用户行为特征。用户数据包括基本信息，如年龄、性别、职业、教育程度、品牌套餐、会员级别；注意力偏好或行为喜好，如浏览内容、次数、关键字、访问时间；消费能力，如支付信息、流量、使用频率；生活轨迹，如使用时间、地点；客户终端业务匹配。

2、产品数据

获取产品数据的目的是准确把握产品特征为适合的用户推广。产品数据包括产品形态（声音、图片、视频）、产品资费、销售渠道和对终端的要求等等。

3、网络能力数据

获取网络能力数据目的是明确自身执行相关策略的能力，相关数据包括网络功能、利用率、效率等。

四、数据获取策略

移动互联网数据量庞大，在为信息的提取带来便利的同时也对数据范围选择和获取方式造成一定困扰。数据的获取应有一定的原则、相应的策略。

1、结构化数据

鉴于结构化数据信息提取的便利性，应尽量获取本身具有良好结构化特性的数据，同时通过时间、空间等关系逻辑促进结构化数据链形成。

2、够用为宜

移动互联网产生无穷尽的数据量，数据的采集要耗费成本。所以运营商获取业务发展必需数据，足以支撑信息获取、策略制定即可。

3、合理共享

引用《BIG DATA》中“有时处于休眠状态的数据价值只能通过与另一个截然不同的数据结合才能释放出来。”数据的丰富程度在共享中互补，价值得到更大的发挥。即使数据用户基本用途的价值会减少，但潜在的价值依然强大。运营商应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间，与第三方分享数据，前提是要保留延展性权利。这样一来由数据再利用产生的任何商业价值，原始数据拥有者都能分到一杯羹。数据收集者、拥有者无法想象数据再利用的所有可能方式，这一点不言而明的。当然分享前提是保证数据安全性及用户隐私。

五、结论

数据已成为运营商开展移动互联网业务的核心优势资产，沉淀更多数据、更好地利用数据，成为运营商提高服务能力，增强产业链影响的重要举措。

参考文献

[1]《BIG DATA》舍恩伯格.

[2]《平台战略》陈威如 余卓轩.

[3]刘旭峰，丁伟，许立群.电信运营商平台化经营探讨[J].电信业，2012（1）.

[4]刘旭峰，耿庆鹏，刘海川.移动互联网背景下运营商盈利模式探讨[J].邮电设计技术，2011（12）.

移动数据网络 篇4

移动互联网的快速发展, OTT业务对运营商造成很大压力, 终端+应用的模式导致运营商成为管道, 而内容提供商和终端位于价值链的顶部。移动互联网具有互联网的特征, 以内容为主。但目前的现状是:管道对内容很难控制。因此移动运营商面临着移动数据网络增量不增收的困境。

为了帮助运营商提升流量经营收益, 笔者认为通过深度内容经营, 掌控内容、管理内容、内容创新经营来提升流量价值。同时为合作伙伴提供内容引入和结算的平台。通过将流量管道的资源以能力的方式向第三方进行开放, 从而在扩大经营领域的同时, 实现与第三方服务商之间的共赢, 可以最大限度的提高运营商管道的价值。

2 现状分析

进入3G时代以来, 在通信网络上, 随着3G爆发性增长和智能手机普及, 移动互联网发展一日千里, OTT应用对运营商传统的短信、语音业务带来巨大冲击。运营商的短信、语音业务收入增速放缓, 而移动数据业务流量猛增大大超过运营商预期, 流量成为运营商最有价值的增长点。

移动互联网业务的发展, 给电信运营商带来数据业务流量的巨大提升, 也使运营商的移动通信资源被大量的第三方应用占用, 给移动网络造成一定的压力。在收益上, 运营商目前仅得到有限的管道流量价值。因此, 进行流量经营, 挖掘数据流量中蕴涵的价值, 避免沦为纯粹的流量管道, 这也就成为运营商的必然选择[1]。

目前移动数据经营现状是:

(1) 收益前景不明:在流量增加, 价格下降的趋势下, 虽然运营商数据业务总体收入仍在增加, 但收益率快速降低。同时为了支撑更多的数据流量, 运营商需要不停的扩容, 一些热点地区扩容难度加大;运营商面临着扩容越来越困难, 收益越来越低的困境。

(2) 缺少对流量内涵的深度挖掘:手机上网用户是一个庞大的用户群, 如果能够形成用户画像, 实现针对不同用户的精准营销, 则可以利用业务推荐和广告定投实现后向收益经营。

(3) 缺乏统一的流量节省方案:以无线宽带运营商为例, 移动网络无线流量比较昂贵, 但使用无线数据卡对网页访问时, 仍有很多广告很占流量, 而且还会弹出窗口。在手机端, 有的浏览器已经过滤了广告, 但是在电脑端, 广告基本没被过滤。如果运营商统一将广告过滤, 则会降低网络压力;对用户而言, 则节省了流量费用。

因为运营商有用户的详细信息, 同时运营商可以部署用户行为分析平台 (UBAS) 方便采集用户的日常数据流量习惯, 结合用户行为和用户信息, 如果运营商进行广告的统一管理, 向终端用户投放广告且还对这些广告流量免费的话, 那么将会意味着两点:

(1) 终端用户节省了流量费用, 并随着弹出窗口和广告的减少提升了使用体验。

(2) 运营商控制住了投放到终端用户的渠道。网站的大部分广告都可以被过滤, 取而代之是运营商自己的广告, 或者网站必须为用户下载广告而向运营商付费。这意味着管道具有比网站更佳的商业广告价值。

因此基于内容的业务经营平台的引入对移动网络十分必要。引入业务经营平台, 通过内容经营和精准营销的策略捆绑, 移动运营商才可以摆脱目前的管道现状。下文将详细介绍基于经营平台的网络架构和模式。

3 深度内容运营方案

3.1 建议的网络架构

业务内容经营平台包括移动网络、分析控制、经营平台三部分。

移动网络基于传统移动数据网络, 增加策略控制和套餐功能, 实现不同用户签约不同套餐, 提供不同网络服务等级功能[2]。

分析控制主要是基于成熟的用户行为分析 (UBAS) 平台, 提供了用户行为分析功能, 整合了多个业务系统的数据信息, 对业务信息进行有效挖掘, 实现了核心数据业务平台业务及合作伙伴的运营监控与运营管理功能, 提供了准确辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的精确营销功能, 同时, 精分系统可以与生产系统实现联动和协同。

经营平台的精分系统可自动获取流量经营平台产生的各种业务数据, 依托系统自有的知识库和标签库, 进行深度挖掘分析, 生成完整的客户全景视图信息库, 即用户画像, 比如客户基本信息、客户行为信息、客户知识信息等, 然后进行以客户为主导的智能营销决策设计, 为营销和服务提供全方位的决策支持。

3.2 典型业务流程

“广告优化定投”业务解决方案:由广告优化定投平台对用户进行精确分类, 可以将合作伙伴的广告内容根据推广策略进行精准投放。可以采用的方式, 包括:PULL方式和PUSH方式。PULL方式为在门户、客户端或SDK插件上设置广告位, 然后根据不同的用户到平台拉取不同的广告内容, 从而实现针对用户的精准营销。PUSH方式, 由流量经营平台结合用户画像, 根据投放策略和广告内容, 采用短信、彩信、Email、客户端方式进行主动推送。

(1) 广告投放 (客户端、嵌入SDK投放) 业务流程说明:

(1) 合作伙伴 (广告平台) 向内容经营子系统注入广告内容。

(2) 内容经营子系统向业务管理子系统同步广告内容。

(3) 精准营销子系统获取到业务管理子系统的广告数据。

(4) 精准营销子系统进行精确分析。

(5) 客户端向业务管理子系统请求内容。

(6) 业务管理子系统根据用户请求的内容, 向精准营销子系统请求相应的广告内容。

(7) 业务管理子系统向客户端返回相应的广告。

(2) 广告投放 (主动推送) 业务流程说明:

(1) 合作伙伴 (广告平台) 向内容经营子系统注入广告内容。

(2) 内容经营子系统向业务管理子系统同步广告内容。

(3) 精准营销子系统获取到业务管理子系统的广告数据。

(4) 精准营销子系统进行精确分析。

(5) 管理员在精准营销子系统中制定广告投放计划。

(6) 精准营销子系统通知业务管理子系统进行广告投放。

(7) 业务管理子系统通过各种渠道向用户投放广告营销消息。

(8) 用户点击广告。

4 广告优化定投可行性分析

4.1 需求分析

广告平台拥有广告资源和广告运营平台, 但只能做品牌广告, 而无法做到效果广告;运营商拥有用户资源及与用户相关的海量信息, 如何利用这些信息产生更大的利润是个难题;应用开发者/开发商掌握应用资源, 但苦于如何盈利。“广告优化定投”可解决以上难题。

“广告优化定投”业务场景的核心在于细分用户, 精细运营, 精确地向用户投放广告, 增强广告效果, 降低成本并提升各方的收益。

4.2 业务场景

针对“广告优化定投”场景, 可以考虑实现如下形式精细运营:

(1) 内容的过滤, 比如将未付费广告过滤, 将悬浮式图片和弹窗过滤。很多这种悬浮式图片和弹窗都是色情广告或者游戏广告, 无论是企业还是家庭客户都有这种需求。

(2) 不对用户群体精准分类, 在流量管家或开发者的应用中插入品牌广告, 获取广告点击收费, 各方按约定规则进行分成。

(3) 对用户群体进行精准定位, 在流量管家或开发者的应用中插入效果型广告, 如网游广告, 各方按约定规则进行分成。

(4) 通过流量管家或开发者的应用对APP应用进行推广, 按照下载量和激活量来向APP开发者收费。

(5) WAP或WEB页面类广告, 有两种方式:一、由第三方合作网站在页面中插入品牌或者效果广告, 各方按约定规则进行分成;二、通过ISG将品牌广告或效果广告强制插入页面顶部或底部。

通过“广告优化定投”的方式, 实现对广告资源的精细化运营, 并与合作伙伴进行合作分成, 从而增加流量管道的经营收益。

图2给出了广告优化定投业务场景和流程。

4.3 对各方带来的价值

(1) 对运营商的价值

运营商负责提供业务运营支撑服务, 包括:

(1) 提供管道资源, 用于实现业务运行;

(2) 进行流量核减:在GGSN/PGW中设置来自于流量经营平台的内容流量的核减;

(3) 协助进行业务运营推广:通过运营渠道协助业务的运营, 包营业厅、短信、WAP PUSH等渠道;

(4) 对用户点击次数进行计量, 用于进行后向结算分成;

运营商与合作伙伴进行合作, 通过后向收费来提升流量价值。

(2) 运营服务商的价值

运营服务商负责主导业务运营, 包括:

(1) 寻找广告代理商, 并与广告代理商完成广告投放的合作。

(2) 负责合作伙伴内容的引入, 并进行“流量免费用”的内容播放。

(3) 负责运营策略的制定、执行以及相关KPI指标的完成。

运营服务商通过主导业务运营, 参与运营收入分成。

(3) 对广告代理商的价值

广告代理商负责提供广告资源和应用, 并支撑内容业务运营, 包括:

(1) 提供广告资源;

(2) 配合进行将广告内容植入到应用中;

(3) 配合进行内容注入及业务运营的系统改造;如:内容注入, 订购页面的跳转、内容点播次数计量等。

(4) 负责根据内容点击量与运营商进行后向分成。

利用运营商庞大的用户群, 为广告代理商提供全新的广告营销渠道, 为广告代理商带来新的营收渠道。

(4) 对用户的价值

通过不同签约包节省广告流量, 只浏览自己有兴趣的广告, 提升网络应用体验。

5 结束语

在移动互联时代, 运营商成为管道, 各种终端应用划分了大部分蛋糕。为了挖掘管道的价值, 业界都在思考智能管道的策略。笔者分析了智能管道在广告优化管控和定投方面的具体应用思路, 向用户提供基于内容的服务和针对用户开展营销工作, 来提升运营商智能管道利润。

参考文献

[1] 刘平.运营商优化内容模式研究.中兴通讯技术.2012, 3:42 ~44

移动数据网络 篇5

我国经济和科技的快速发展，促进了我国社会的发展，同时也使一些科学技术真正的应用到社会的生产生活当中去。在大数据时代的背景下，无论是社会的生产当中，还是人们的日常生活当中都应用到了大数据技术，使社会的生产生活更加的方便和快捷，在移动通信网络覆盖越来越全面的今天，人们对于移动通信网络的质量要求也来越高，而大数据分析技术也成为了移动通信网络优化中的一个关键部分。本文将对大数据分析在移动通信网络优化当中的实际应用进行分析，并对在应用当中存在的问题进行分析和思考。在大数据时代的大背景下，我国的社会生产生活当中都应用到了大数据分析技术，大数据技术的广泛应用不仅仅在很大程度上改变了我们社会生产方式和生活方式，而在给我们的社会生产生活带来了很大的便利性和快捷性。但是，在大数据技术给我们的生产生活带来便利性的同时，在实际的应用当中也存在着一些弊端，影响着我们的生活。在移动通信网络的优化工作当中，大数据分析技术起着非常重要的作用，随着人们对移动通信网络的要求越来越高，移动通信网络的优化工作就更为重要，成为给社会生产生活带来更高质量的移动通信网络质量的基础，所以说在当今社会发展趋势下，要加强大数据分析在移动通信网络优化中的应用。

1.大数据分析技术

大数据技术是一科技发展和进步的产物。目前为止，对于大数据的定义还没有一个较为官方的解释，社会各界对于大数据的定义和概念各抒己见。总的来说大数据技术是通过技术来掌握海量的数据信息，但是大数据技术的本质并不是掌握这些海量的数据信息,而是在这些海量的信息基础上，对其进行专业的`处理和深度的挖掘和分析，将有效资源进行合理的利用(如图1)。随着大数据分析技术不断发展和进步，在我国社会的生产和生活当中也被广泛的应用，成为了社会生产生活当中必不可少的一种关键技术，同时也是我国现阶段技术所无法比拟的，无论对于企业的高层进行决策做参考作用，还是对于基层的进行分析都有非常大的作用。图1大数据分析技术功能性示意图

2.移动通信网络

移动通信网络是一种通讯介质，具体来说是实现移动用户与移动用户，或者移动用户与固定用户之间的通信(如图2)，并且在这个实现通信的过程当中，需要大量的技术支持具有较强的技术性和专业性。随着我国各方面水平的不断提高，社会的生产生活对于移动通信网络的需求越来越大，同时对于移动通信网络的要求也越来越高，这就要求移动通信网络在运行的过程当中，根据实际情况进行不断的优化，保证整个移动通信网络系统的质量。大数据分析技术在移动通信网络当中的应用，使其有一个非常好的优化作用，但是在大数据分析技术在给移动通信网络带来较好的优化的同时，也存在着一些问题影响着移动通信网络的发展。

3.大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用中存在的问题

大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用，使移动通信网络技术在很大程度上可以进行更好的优化工作，并且为移动通信网络更好的发展和进步提供了有效的数据支持。但是大数据分析技术在移动通信网络优化中的实际应用当中仍然存在着许多的问题，这些问题在很大程度上影响着移动通信网络技术的发展和进步，下面对于大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用存在的问题进行分析。

3.1存在着安全风险

大数据分析技术在移动通信网络当中的主要作用就是对移动通信网络相关数据进行研究、处理、分析以及后期的资源转换等方面的内容，所以说大数据分析技术与整个移动通信网络的安全是分不开的，但是由于大数据分析技术相对来说发展还不够成熟，在运行的过程当中会因为各种因素的影响造成一些技术的问题出现，而技术问题的出现将直接关系到移动通信网络的安全性，很大可能会造成移动通信网络的数据损坏或者丢失，这不仅仅是数据的丢失，也是资源的丢失对于移动通信网络来说是一个非常大的损失。

3.2移动数据存在的问题

随着移动通信网络的发展越来越快，其覆盖面也越来越广，所以说其在运行的过程当中，所带来的数据资源也越来越大，移动数据量也越来越大，这就需要大数据分析技术适应这种情况进行不断的发展和进步，面对这些海量的移动数据，大数据分析技术不能够很好的进行一系列的数据处理以及分析等方面的工作，从而造成了移动通信网络的数据不能够得到及时的处理，数据方面存在的问题同时也给移动通信网络企业带来了较大影响，所以说在移动数据方面的问题是非常重要的。

4.大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用中存在问题的对策

4.1利用存储功能

在大数据分析在移动通信网络优化中的应用，要充分的利用大数据技术的存储功能，在对移动通信网络中的数据进行处理和不断更新的同时，也需要将充分的利用大数据技术的存储功能，对于移动通信网络中大量的数据进行有效的管理和存储，在这个基础上同时也要实现数据存储的虚拟化，将数据存储的虚拟化作为处理移动数据存储问题的合理解决方法，在解决移动数据中存在的问题的同时也可以实现数据存储成本的节约。

4.2健全管理体系

大数据分析在移动通信网络优化中的应用是非常重要的，但是在实际应用当中的安全问题是不可忽视的，同时安全问题也是非常重要的一个问题。虽然说大数据技术在社会的生产生活当中被广泛的应用，但是在制度和体系等方面相对来说还不够完善，所以说首先要健全管理体系，使大数据分析在移动网络优化中的应用更加的规范化和标准化，并且在实际的应用当中要对其进行实时的监测从而保证整个移动数据的安全性。所以说要其管理体系进行完善，不仅仅保证了整个移动通信网络移动数据的安全性，同时也保证了每个移动通信网络用户数据的安全性。

5.结束语

移动数据分析：慢慢长大 篇6

随着移动互联网进程的加快——用手机等移动终端上网的群体越来越多，各种移动APP的迅速普及——移动数据分析势必会成为整个移动互联网行业的重要分支。未来，基于移动数据统计分析的技术，在社交、信息推送等切入点上，孵化出更多“大数据+移动”的创业机会甚至是大品牌，值得人们期待。

同时，我们也看到，与北美在移动数据分析领域相对成熟的发展状况相比，中国的移动数据分析行业还处在“初级阶段”，从理念、技术、人才储备到产品，都还处在探索阶段。

也正因如此，即便这个领域里，百度、淘宝、腾讯等互联网巨头公司，在海量数据来源上优势明显，即便百度有自己的百度移动统计，淘宝无线也推出无线数据中心；但是在某个切入点或垂直领域里，把分析做细做深，创业企业大有可为。

这期专题我们将与大家分享几个在这一领域创业的案例。我们也注意到，这些创业团队要坚持独立发展，无疑会是艰难的选择。国内比较主力的移动统计工具友盟，已于今年3月被阿里收入囊中；第三方互联网数据统计分析平台CNZZ也已在阿里麾下；百度收购91无线，推出“轻应用”平台，皆被外界解读为战略布局移动数据分析领域。

数据挖掘这条路一定是漫长的。诚如创业者所言，要坚持做第三方的数据服务平台，“重视营收和现金流，永远不要把自己的团队和业务置于死地”是生存第一法则。而且显见的是，在这个方向上的创业门槛和成功门槛，已经越来越高。

移动数据网络 篇7

3G的出现和应用带来的不仅仅是技术制式和数据业务速率的变化。其无线传输技术的变革, 使数据速率能够满足互联网中网页、图片、视频等主流信息载体的传送需求, 从而使移动互联网成为现实。用户终端的个人专属性、移动通信的移动性与互联网信息服务的广泛性相结合, 真正实现了随时随地信息沟通, 也带来了移动互联网应用的空前发展。因此, 从某种意义上说, 3G带来了生活方式的革命。

3G网络和移动互联网的发展催生了OTT业务、物联网、云计算等一系列新型业务, 也带来了移动通信运营的多极化格局。面对被冲击、被管道化的境地, 传统通信运营商必须尽快转变、适应, 找到业务发展蓝海。业务发展离不开对自身网络和业务的分析, 因此, 对网络数据的挖掘和深入分析对网络运营有重要作用。

二、数据来源和作用分析

目前网络数据的获取、挖掘主要有以下几个来源:

(1) 网络配置数据:根据网络工程数据、配置数据, 可对网络结构、网络容量进行分析优化, 通过对业务承载策略、相关参数设置和算法进行分析, 可从网络技术方面规范用户网络行为、优化网络服务性能;

(2) 网络性能数据:通过对各种测试数据、MR (Measurement Report) 数据, 可对网络覆盖、接入、时延、保持、业务质量等进行采集、评估。通过网络KPI等MOC话统数据, 可有效监控网络运行状态, 发现、处理网络突发问题。

(3) 用户数据:根据对呼叫记录 (CHR) 数据、话单记录 (CDR) 数据的分析, 可对用户行为、用户ARPU分布、VIP用户等进行专项分析, 针对性开展营销、回馈、维系等业务拓展动作。通过对用户投诉数据的分析, 可直观体现网络缺陷和服务能力的不足, 为提升用户感知提供最直接的帮助。

(4) 业务数据:通过对业务成分、用户业务数据中反映出的普遍业务规律、TOP网站、分业务计费等数据分析, 可针对业务比重和价值权重进行个性化的业务承载策略设置。

三、网络数据挖掘、应用思路举例

根据上述对网络、用户、业务方面的数据分类获取和价值分析, 对数据进行综合利用和挖掘, 得出应用思路, 并进行以下几点初步实践。

3.1基于网络数据的传统网络优化

传统的网络维护、优化中, 网络数据的挖掘和应用主要包括三部分:

一是对网络的各种DT/CQT以及在重要地点设置自动测试设备, 采集重要场所、交通干线、区域的室内/外的覆盖、接入、保持、业务质量等性能, 通过设置一定指标标准, 构建网络评价体系, 结合网络配置数据, 对网络中存在的弱覆盖、接入失败、掉话、数据业务速率低、时延大等具体问题进行分析、处理。

二是通过网管、第三方平台, 在网络中的各个网元、接口, 对网络中的信令节点、事件和设备、业务性能设置不同Counter, 根据设备运行和用户行为的Counter统计, 对网络进行评估、诊断, 对某项指标的TOP小区进行发现和处理。

三是通过用户的投诉, 被动进行网络的调整和优化。

基于测试、网管性能的网络监控、优化, 对网络正常运行、性能提升和局部用户感知改善有重要作用, 但同时也存在成本高、周期长、缺乏个性手段等缺点。

3.2基于网络性能数据和用户数据的深度覆盖评估

深度覆盖主要是指居民住宅区、大学校园、交通枢纽、商业步行街、政府机关等直接关系用户感知但难以进行路测的移动通信场景。

与路面等室外空旷场景相对, 主要指室内和建筑群内部相对封闭的环境, 其建筑结构和环境复杂, 无线信号受阻严重, 而这些场景往往为用户的高度集中区域, 用户位置相对固定、移动性低, 业务集中, 覆盖水平直接决定用户感知, 也难以通过路测和CQT测试等直观手段发现和处理。

对深度覆盖的评估主要考虑以下方面:

(1) 通过全天24小时话务、开机用户数规律, 得出凌晨3:00-5:00时段, 用户基本位于其住宅等固定归属区域, 从而确定用户的地理位置;

(2) 全天MR数据采集、统计, 可准确地得到小区级的网络覆盖分布, 由于MR数据来源于真实用户的测量上报, 因此可以精确反映用户和网络的实际覆盖水平;

(3) 长期的用户投诉数据、3G用户在共站GSM小区的驻留数等辅助数据, 使深度覆盖评估、定位更加准确。

经过实际操作和总结, 深度覆盖的评估可采用以下评价体系来确定目标小区, 如图1所示:

确定目标小区后, 结合网络配置数据, 对满足条件小区集中和对应方向区域进行筛选和确定, 可针对区域中的关键场景进行针对性地建设、优化, 提升问题区域的深度覆盖水平。

3.3基于用户投诉和网络数据地理化的规划、优化

3G网络已进入局部、精细化建设阶段, 根据网络用户、业务的变化, 快速、有效地定位网络覆盖等缺陷区域/点、进行精准规划、建设, 对完善网络结构、提高投资精准性尤为重要。

对网络缺陷区域的定位和基站规划, 可借助路测、MR数据、话务/数据流量的地理化来实现:

(1) 根据路测数据、MR的地理化呈现, 得出现网覆盖缺陷区域;

(2) 根据覆盖缺陷区域的地理分布, 结合话务量、流量分布, 筛选规划、建设必要性和等级;

(3) 根据待规划等级, 结合投诉的地理分布、实际经济场景和地理环境筛选规划、建设重点区域和基站精确位置, 如图2所示。

3.4基于话单、计费数据对高ARPU用户进行分挖掘、分析

WCDMA网络中, SGSN和GGSN使用计费标识符采集计费数据, 主要用于记录:无线资源的使用情况、GPRS资源的使用, 发起端与终结端对外部数据网络的使用、移动终端的位置等。话单 (CDR) 分为五种:S-CDR反映无线资源使用情况;G-CDR反映对外部数据网资源使用状况;M-CDR反映系统移动管理开销;S-SMO-CDR用于记录短消息始发计费信息;S-SMT-CDR用于记录短消息终结计费信息。

目前主要采用S-CDR和G-CDR进行统计分析。通过对高ARPU值用户在网络中的地理分布和不同时段的业务特点等进行数据统计和挖掘, 得出网络重点保障范围、高ARPU值区域, 并为价值用户推出专属服务。如根据用户上网规律, 推送凌晨时段、月末额外的流量包和微信等专属流量套餐等服务。

3.5基于用户终端数据对营销行为的引导

通过采集网络中终端IMEI, 将其中特殊字段和终端厂家、型号、终端性能匹配, 建立终端数据库。对网络中终端成分进行分析, 从而对市场前端终端营销策略、套餐产品的设计和用户网络使用进行引导。如:分析网络中使用2G手机、3G号码的用户, 通过补贴等措施, 加强引导其终端升级、更换, 鼓励使用3G网路, 提高用户感知;对网络中使用3G智能终端、2G产品套餐的用户, 推出一体化套餐等, 提高用户ARPU。

四、结束语

3G网络和移动互联网、OTT业务的蓬勃发展, 以及虚拟营业商的引入, 为电信运营业带来了革命性变化。传统的电信运营格局被打破, 呈现出越来越复杂的多极化竞争局面。如何转变运营思维, 充分利用大数据时代的数据挖掘、分析手段, 找到业务突破点, 成为了目前和今后运营成功的关键。

参考文献

[1]窦忠兆, 雷湘.《WCDMA系统原理与无线网络优化》.清华大学出版社, 2009

[2]徐超, 方俊利, 童鑫.《GSM网络MR测量报告在网络规划中的应用》.邮电设计技术, 2012, 04

[3]梁雨霏.基于数据挖掘的网络优化[D].北京邮电大学, 2013

移动数据网络 篇8

日前, 烽火网络POE交换机产品再次成功中标湖南移动数据宽带网WLAN工程项目三期, 是即成功中标一、二期工程后再次获得湖南移动的认可。此次三期工程, 主要中标的产品是S2224ME-PAF、S2208ME-PAF两款POE交换机。烽火网络产品通过一、二期项目的工程使用考验, 深获客户肯定, 获得此次整个项目采购量的70%以上份额, 深得客户的喜爱。

随着上半年校园伤害案的频发, “平安校园”的建设脚步讯速加快, 各大高校及中小学开始提高校园安全意识, 此次湖南移动数据宽带网WLAN三期项目, 其主要用户对象就是湖南省各地市高校及部分中学用户, 而此前一期、二期项目的则主要是酒店、写字楼等用户。随着三期项目的实施, 湖南移动进一步拓展了移动宽带网络在湖南地区的覆盖范围, 四期项目继续筹备中。

烽火网络于2009年推出PoE系列以太网交换机后, 在中国移动、中国联通、中国电信逐步实现了大规模的应用。现已经在广东、湖南、云南、四川、辽宁、山东、黑龙江、湖北、甘肃、安徽等省的建网中都取得规模应用, 随着三网整合的进一步推进, POE交换机的市场市场前景良好。

移动数据网络 篇9

随着智能终端和应用的爆发式发展, 移动互联网用户规模、业务使用时长呈现快速增长态势, 每天数十万种应用在基础电信运营商的网络管道中流动。移动互联网发展主要呈现出以下三个特点:

(1) 在即时通信应用、生活类应用的推动下, 手机上网对日常生活的渗透力度进一步加大, 在满足网民多元化需求的同时, 增强了手机上网用户的上网黏性。

(2) 手机上网时间趋于“碎片化”、“习惯化”。手机上网逐渐从情境驱动向习惯驱动发展, 即在碎片化情境时间中随时随地的使用, 成为用户的一种常态化生活方式;碎片时间也由之前的“垃圾时间”变为如今的“黄金时间”。

(3) 手机业务应用推陈出新。移动互联网环境激发了大量的用户需求, 交流沟通类应用依然是主流, 在所有应用中的用户规模和使用率均占首位;休闲类娱乐应用发展迅速, 手机游戏、手机视频、手机音乐等应用的用户规模大幅上升;电子商务类应用渗透率虽相对较低, 但其领域内所有应用的使用率均呈快速增长。此外, 中国手机地图用户数已近4.5亿, 渗透率持续上升, 而其位置信息是精准营销、个性化推荐和数据挖掘等的基础, 可以衍生出众多移动应用。手机地图将成为基于用户位置与线下商户之间关联的各种O2O应用的平台, 因此具有广阔的商业前景。

基础电信运营商掌握着得天独厚的用户、网络和业务平台资源, 网络侧OSS日积月累产生海量数据, 云存储技术、hadoop/MPP等分布式计算技术的发展, 使得海量数据的统一存储和集中处理成为可能, 基于业务和用户行为的大数据分析将为运营商提供更精准的发展方向。

2 某运营商网络数据运营分析支撑存在的问题

某运营商网络侧OSS域拥有13类、每天超过100TB的数据。准确、有效地利用这些资源, 是实现由网络运维向网络运营转变的关键。而目前网络运维工作中存在的问题主要体现在:

(1) 数据采集未统一规划。性能网管、数据网管、Wlan网管等各类网管、网优平台和信令采集等系统形成了一定的数据积累, 但远未达到数据运营的标准。一是数据采集的频度、内容未能结合应用需求进行统一规划, 造成后台分析时采集的数据用不上、需要的数据未采集的尴尬; 二是数据采集的总量不够, 系统中的数据准确性有待加强;三是数据的存储规划未考量到对前端应用的支撑。

(2) 数据管理未统一协调。数据采集存在跨专业、跨部门取数困难的问题, 数据分析中80%的时间是用来进行数据提取, 而真正的数据筛选、分析时间不足20%。不同专业的数据分析支撑工作缺乏统一的管理, 没能形成统一的数据管理模型、共享框架, 经常出现同一数据源由于数据提取、分析口径、汇聚方法不同而导致分析结论迥异的情况, 数据分析未能产生应有的效果。分析支撑工作分散在各业务平台完成, 由于各平台能力不一, 导致多维度、大数据的处理、分析能力不足。

(3) 数据应用未统一认知。对于网络侧O域数据能力的现状和价值, 网络到底能提供哪些数据, 不仅市场、业务等前端部门不了解, 而且后端部门也没有统一、清晰的认识。

针对上述问题, 在梳理流量经营需求、网络数据的基础上, 某运营商构建了“网络运营数据支撑框架”, 明确了网络数据支撑网络部门、市场部门运营发展的通用性工作模式和方法, 深度挖掘网络数据, 开展面向用户、网络、业务的分析支撑, 推动从单纯的网络性能分析、业务能力支撑等单维度的基础网络运维阶段向用户感知评估、业务价值提升、流量经营等多维度的网络运营阶段转变。

3 某运营商网络数据运营能力规划

面向网络, 以网络数据分析为目标, 以支撑服务为载体, 快速反应市场需求的维护支撑服务, 是网络运营部门的重要职责之一。网络数据分析工作内容广泛, 包括网络运行分析、话务流量流向分析、网络资源分析、网络安全评估与优化分析、用户行为及业务分析等。网络分析的重点是挖潜, 要在强化网络数据采集、管理的基础上, 运用数据挖掘技术, 深入分析本地网网络、业务、用户状况, 合理规划、调度网络资源, 节约投资, 提高网运效益, 为管理者、市场前端提供有效的决策、规划和经营依据。

提升移动互联网时代的网络数据运营能力, 首先要清晰地认知网络到底有哪些数据, 进而建立网络、客户和业务的统一数据视图。

3.1 网络数据视图梳理

支撑网络运行、维护的系统, 主要包括登记各网络网元基础信息的资源管理系统, 记录网络运行指标的话务、数据等网管类系统, 对网络各接口数据进行采集、汇总和记录的信令监测系统, 对互联网出口的流量、流向进行监控的互联网流控系统, 进行各类无线网优CQT、DT测试的拨测系统, 以及面向用户的网络投诉系统等。对网络口主要的支撑系统进行分类, 形成网络数据0级视图 (图1) 。

对每一类系统所拥有的数据进行抽象, 形成各类系统的网络数据1级视图。

(1) 网元及网络基础数据

网络基础数据包括网元及网络设备基础资源、参数配置、网络指标、故障告警、无线MR等, 其中, 基础资源包括无线网、核心网、数据网、传输网、短彩信、GPRS、LTE等设备信息。最常用的是无线网中基站的经纬度信息, 可用于LBS业务的用户、地图定位等。网络指标数据是网络各基础网元的运行性能记录, 常用的有语音的接通率、掉话率、拥塞率, 数据的掉线率、下载速率以及短彩信业务的发送成功率等。网元及网络基础数据1级视图如图2所示。

(2) 信令交互数据

信令交互数据包含网络设备之间的通信过程, 语音、数据等各类业务的交互过程, 以及使用业务的用户信息等, 如用户终端、位置、访问业务等。

通过信令交互数据, 可进行协议分析、呼叫跟踪等业务信令流程的详细分析, 从而对用户网络投诉进行故障定位, 对网络故障进行诊断分析。

1) 网络实时监视:信令数据解析的网络指标实时性强、粒度细, 可提供关键网络指标的实时监视, 及时掌握网络运行情况, 先于用户投诉发现、解决网络故障, 从而实现预防性网络维护, 支撑重要客户的通信监护、重大活动的通信保障工作。

2) 网络质量分析:对KPI指标进行基于失败原因的精细化分析, 从影响力最大的因素入手, 主动从根源上改善网络质量。

3) 业务质量分析:通过信令中的业务交互数据掌握业务质量, 为市场部门提供支撑。

4) 用户行为分析 :通过对特定客户 (如集团专用VPDN或VIP用户 ) 进行相关分析 , 定期对该类用户的使用情况 (流量、用户数、业务运行等) 进行统计分析并形成报表, 为业务营销、客户保有工作提供有效支撑。

信令交互数据1级视图如图3所示。

(3) 终端、测试及运维数据

网络数据还包括可根据用户的标识信息 (如手机号码、IMEI等) 进行终端型号识别的终端TAC数据库, 对无线、核心、数据等基础网络进行测试的网络测试数据以及网络运维管理中产生的运维数据, 如告警、故障、投诉的处理信息等。终端、测试及运维数据1级视图如图4所示。

3.2 网络数据能力分析

根据网络数据的两级视图进行梳理, 结合移动互联网的数据分析要求, 将网络数据从端到端的角度分为八个视角:时间、位置、用户、终端、小区、网络及设备、业务、用量。基于八个视角, 网络数据具备两大基础能力:基于不同时间粒度、不同地理范围, 对用户、终端、业务、网络的各项指标进行统计的量化统计能力, 利用信令系统对用户行为轨迹进行回溯的行为溯源能力。

量化统计能力如图5所示。

行为溯源能力如图6所示。

如图7所示, 将网络数据两大基础能力做进一步扩展、细化, 可推导出用户分群能力、区域分类能力、时机捕捉能力、流量统计能力、业务识别能力、终端识别能力和轨迹溯源能力等网络数据所具备的“七大能力”。

3.3 业务需求场景的数据能力需求分析

根据网络数据运营能力规划, 在梳理流量经营需求和网络数据的基础上, 某运营商构建了基于网络数据“七大能力”的“网络运营数据支撑框架”, 明确了网络数据支撑网络部门、市场部门运营发展的通用性工作模式和方法, 进一步挖掘并展现了网络数据所蕴含的巨大商业价值。

网络运营数据支撑框架———网络数据“8738”能力模型如图8所示。

如图9所示, 根据“8738”能力模型, 实现面向八个场景的二十类支撑。

4 网络数据能力应用

移动互联网时代的流量经营, 要求网络运营必须与数据分析相结合, 做到智能识别并精确分析用户需求与场景, 为用户 / 合作伙伴提供差异化、精确化的能力 / 业务, 对能力 / 业务进行供需匹配与针对性营销, 以上离不开数据挖掘与分析的全过程支撑。基于网络运营数据支撑框架 (网络数据“8738”能力模型) 及二十类流量经营支撑场景, 某运营商初步具备了网络运营必需的数据挖掘能力。

4.1 基于用户轨迹分析的新业务推广

为适应NFC新兴技术的发展, 某运营商推出移动一卡通“和包”业务:将用户各种电子卡片 (如银行卡、公交卡、校园 / 企业一卡通、会员卡等) 应用装载在具有NFC功能的手机中, 为用户提供安全、便捷、一卡多用的移动支付解决方案。用户持NFC手机以非接触方式在电子卡应用所对应的受理终端上使用。

以“和包”业务中的NFC公交智能刷卡业务为例。此场景属于“8738”模型中的市场经营支撑维度、业务推广场景, 运用“七大能力”中的用户分群能力、终端识别能力、轨迹溯源能力进行分析支撑。

NFC公交智能刷卡业务的使用对象为经常乘坐公交车并使用移动手机的用户。抓取这部分用户, 判断用户的手机类型是否支持NFC, 以精确识别NFC智能刷卡的潜在目标用户。

具体实现过程如下:基于MC信令监测, 事先通过路测等手段获取某一公交线路经过的小区序列, 依据小区序列中每小区驻留时间制定最小及最大时间差, 定义为参考序列、参考时间窗。若公交车用户发生通话行为或小区切换行为, 小区切换序列应与参考序列大致相同 (因为无线通讯的随机性, 乘客不可能完全与测试轨迹序列一致, 但至少小区序列会部分重合。假设经过的连续三个小区与参考序列的任意连续三个小区一致, 并且两者在小区间切换的时间差在参考时间窗内) , 则认为该用户在公交车内。

利用MC信令监测系统进行信令收集、解析, 通过对此类用户进行聚合, 得出此公交线路上所有使用移动网络的公交车用户。

抓取公交车用户轨迹, 识别公交车用户, 分析公交车场景下的用户业务使用情况, 可以定位用户行为习惯, 引导用户整合碎片时间, 使用多样化自有业务;为公司的NFC智能公交刷卡业务提供潜在目标用户数据, 精准推广业务;解决传统路测的测试采样少、偶发性大、测试终端单一等不确定性问题, 利用公交车乘客来测试道路网络质量, 省时省力。

4.2 基于数据挖掘的 PCC 策略研究

随着移动互联网的发展, 移动数据业务用户越来越多, 流量越来越大, 随之出现了很多新课题:如何保障VIP客户的用户体验, 提供差异化服务;如何合理控制QQ、飞信等即时消息业务对无线资源的长时间占用;如何对包月不限带宽用户进行有效控制, 既不明显影响用户体验, 又使其在特定时段减小对其它用户的使用体验影响;如何保障流媒体等高价值用户的使用体验;如何管控P2P等低价值业务等。如图10所示, 3GPP中的策略控制和计费 (PCC, Policy Controland Charging) 可以用来解决上述问题。

PCC架构将应用层级会话服务数据流的Qo S要求映射为IP-CAN接入传输网络承载级服务的QoS要求以保障数据传输, 还可根据运营商的计费策略实现服务数据流层级的计费功能。PCC的部署, 可实现2G/TD核心网的限速、门控和下发标准QOS参数 (TC、THP、GBR、MBR、ARP) 至2G/TD无线网 , 以及2G/TD无线网根据下发的标准QOS参数进行相应资源调配, 实现无线信道分配优化效果的分业务、分用户的动态资源调控。PCC架构使运营商能够对网络资源进行监控、合理分配, 并有效控制网络的服务能力, 便于提高用户业务体验, 同时开发新的资费策略。PCC可提供的四大能力如图11所示。

如图12所示, 基于网络数据的8个视角、3种能力以及PCC提供的四大能力, 组成PCC策略规划设计的“843”模型。

利用PCC策略规划设计的“843”模型, 可规划适合某运营商部署的PCC策略, 主要面向两个方向:网络维稳, 缓解网络拥塞和负载过重问题, 保障资源公平使用;开拓市场, 满足市场及业务需求, 增加收入。PCC策略应用方向及场景描述见表1。

4.2.1重度业务和重度用户管控

由于无线资源较之有线资源的稀缺以及无线资源的共享接入特性, 无线网络往往因为用户的某些业务消费行为而产生拥塞。分析发现, 大部分的拥塞是由于少部分用户重度使用某几类流量消耗型业务而造成的, 如P2P下载、高清视频浏览等, 所以对这部分用户和业务进行管控势在必行。

如图13所示, 利用PCC隐性地对重度用户重度业务进行管控, 调控网络负荷, 以提升网络效率。PCC管控不是简单地根据用户累积量对用户进行管控, 而是综合多种条件分析、确定管控目标。

(1) 发现管控网络区域 : 基于OSS网络负载统计信息, 如无线资源利用率、流量及其它相关网络指标, 确定需要重点管控的区域;

(2) 发现管控用户 : 定位重点管控区域的用户, 通过BSS统计在该管控区域内重度流量的使用用户, 并对重度用户的业务使用行为进行分析, 包括使用的业务类别、每项业务的使用累积流量;

(3) 定位管控业务 : 对于重度用户的重度业务使用, 若该业务不是自有业务或合作伙伴的业务, 则仅对该用户该业务进行管控, 如限速以有限度地降低用户业务使用体验;若无法确定重度业务, 则针对该用户整体业务访问进行管控, 如整体限速或降低无线网络接入优先级。

4.2.2基于QoS特性定制套餐

移动宽带与智能管道的结合, 为运营商提供有质量等级差异化的套餐产品创造了基础。在移动宽带更大的带宽空间、更好的连接能力的条件下, 智能管道对应的资源分配调节能力有更多的发挥空间。

针对有不同网络接入质量需求的用户群体, 设计不同的带Qo S特性的差异化套餐, 不同的Qo S质量对应不同的价格, 即基于Qo S实现产品的差异化。更好的网络连接体验需要支付更多的费用;如果仅需要一般的体验, 则可以用便宜的价格购买。

Qo S属性经常使用的两个参数, 包括网络连接速率、无线网络接入优先级。通过这两个参数的不同组合, 可以确定一个网络连接的Qo S属性。Qo S的不同通常会直接体现为用户的业务体验, 比如下载速率。

将Qo S属性注入到普通套餐中, 即可决定普通套餐中所包含的流量的“质”。

表2列举了多个带Qo S属性的套餐, 不同的Qo S属性对应不同的价格;即便相同的Qo S属性 , 也可以根据套餐包含的免费流量的多少而决定价格的高低。

Qo S1策略下, 用户能以30元包500MB流量的套餐价格 使用2Mbps下行速率 , 也能以50元包1000MB流量的套 餐价格使 用2Mbps下行速率 ;Qo S2策略下, 用户以50元包500MB流量的套餐价格享受10Mbps下行速率 带宽 , 还能以100元包3000MB流量的套餐价格享受10Mbps下行速率带宽。用户可以基于自己的业务需求灵活选择不同的QOS套餐, 在付出同样资费的情况下享受不同的速率和流量套餐。

5 结束语

移动数据网络 篇10

计算机技术和网络技术为智慧旅游提供了物质支撑。信息技术已成为智慧旅游业包括其相关产业发展的重要因素之一, 互联网促进旅游业的不断转型就是其中一个实例, 而旅游业中消费者的行为和市场结构的改变更加倾向于依赖互联网的发展。当前, 互联网在我国的发展速度非常快, 与国外的先进水平相差无几, 智慧旅游概念的提出, 正是适应了这样一个客观的环境, 它的前景一定是非常乐观的。

二、智慧旅游的发展条件

当前, 不同的消费模式与服务类型, 如无线路由技术 (WI-FI) 、二维码扫描、移动查询搜索、移动钱包等。移动互联网相关技术与旅游资源相融合, 加速了传统产业转型的进程, 使得旅游业不断向吸引人眼球的高科技发展阶段前进, 使旅游业向方便、快捷、多元服务的方向发展, 为创造出更高的社会经济价值奠定了物质基础。

一方面, 移动互联网应用与“智慧旅游”是互相支持、相得益彰的关系, 使与旅游产业相关的移动手机APP和微信公众平台等不断改进获得更加好的用户体验与系统支持, 另一方面旅游者在依靠移动互联网的过程中也会产生各种需求和反馈, 从而又可为大数据研究提供资源。移动互联网、大数据以及其挖掘、“智慧旅游”三者相辅相成不断促进各自发展。

三、电子移动网络对旅游业的价值体现

根据以往的传统旅游业, 人们需要的旅游预订业务主要通过电话和网络来预定, 但在当前, 人们更多地选择通过移动设备来参与旅游的各种相关业务, 如去哪游、订购网络机票等业务, 速8、如家等快捷酒店业务, 并且这些旅游相关企业都开发出自己的APP程序来满足广大客户, 很大程度上又促进了电子移动网络应用于旅游业。

(一) 客户集群数量大、范围广, 基础条件好

互联网最善于处理数量大、范围广、分散而多元的信息。一张网网尽全国, 一张网网尽世界早已不是什么新鲜事。据权威部门统计, 2014年, 中国的手机网民的数量是5.5亿, 而整体网民则是7亿左右, 中国的智能手机市场经过多年的发展接近饱和, 网民的增长也逐渐趋于饱和。但随着4G技术的迅速普及和5G技术的研制以及国务院关于“互联网+”的政策实施, 互联网应用的丰富程度还会有大幅度的提高, 对广大人民群众的服务将会更周到、更具体、更丰富, 达到前所未有的水平。专家估计2016年, 我国智能手机的用户有可能接近8亿, 智能手机已经成为移动互联网的主角。

(二) 客户需求高, 对电子移动依赖逐步提高, 前景好

生活中的手机、平板电脑等便携移动设备成为人们生活中必不可少的需求, 即使在旅游过程中, 人们也愿意利用这些移动设备来查询信息, 并在微信、微博上分享照片等, 这也促进人们开始利用移动设备来进行旅游业务预订。移动设备在旅游业中的预订业务开始起步, 预订度假产品的用户比例还相对较少, 在无线技术不断革新, 用户消费习惯日趋改变, 需求持续提升的大前提下, 电子移动网络结合旅游业的模式发展前景优越。

四、大数据挖掘对于旅游业的必要性

在当今科学技术快速进步、社会经济大发展和信息化程度不断提高的大环境下, 大数据的应用逐渐多了起来, 并且其范围随之变广, 而当前中国的旅游行业在景区环境的不断建设与改进的过程中, 吸引了越来越多的人参与其中, 造就了我国旅游业的快速发展, 大数据的应用也受到了旅游行业的高度追捧, 有爆发式增长的趋势。

当前, 用户仅仅借助于移动设备上的相关APP和电子网页, 对目的地进行选择后, 系统将会自动弹出和旅游有关的衣、食、住、行等信息帮助用户进行规划, 但在有着海量信息的互联网上, 用户还不得不自己进行判断与筛选。同时旅游大数据及挖掘在旅游行业的应用也会给相关旅游企业和团队带来更多的优势, 帮助他们获取利益, 比如:游客运用数据的提供与分析会帮助相关企业选择合适的营销路线与策略、相关景点环境的检测会帮助游客更舒心地游览景区, 也可以帮助景区管理人员管理游客。

总之, 旅游大数据的挖掘对促进旅游业的发展起到积极的推动作用, 并吸引更多的游客参与到其中, 从而实现真正的“智慧旅游”。

五、总结

大数据营销拥抱移动互联网 篇11

美容消费在经历过上世纪90年代的狂热后逐渐趋于理性，营销重心从“消费者请注意”转变到了“请注意消费者”。面对兴趣转移速度极快的消费者，日益激烈的商业竞争迫使商家不断推出新产品、新概念来迎合消费者。另一方面，微博、手机报、博客、搜索引擎、SNS、新闻网站、即时通信、网上商城等越来越多的信息传播形式改变着信息接收的模式。消费者成了在碎片化海洋中遨游的小鱼，要捕捉这四处游走的小鱼显然并非易事。为了赢得相应的生存空间，各种营销策略百花齐放。

美容行业不仅是时尚的宠儿，也是营销领域的弄潮儿。新兴的移动互联网营销因其随身性、本地化、私密性、惟一性等特点成为美容企业的新宠。移动广告被用户诟病的影响用户体验的生硬广告形式也正在逐渐向趣味化、互动性、创新性、利益化等贴近消费者需求的方向转变，由贴身变得贴心。

移动营销的创新除了结合移动终端自身的优势和消费者的消费体验外，移动广告还抓住了APP的特点，把广告主的宣传要素植入到相应的APP中。以下分享的几个美容移动营销案例或许能为营销进化阶段的美容企业带来些许思路。

码上抢钱——美诺彩妆的移动二维码趣味营销

在2012年的广州网货交易会上，国际专业彩妆品牌美诺彩妆给观众带来了一场精彩刺激的“抢钱”活动。网货交易会是阿里巴巴整合旗下资源联合政府企业发起的从线上走到线下再回到线上的O2O创新展会，是供应商发展网上分销商的重要平台。对于参展的分销商来说，最关心的就是财富——寻找赚钱的项目。深谙分销商心理诉求的美诺彩妆奇思妙想，大胆推出“抢钱”活动，不过，这里抢的可不是人民币，而是独创的美诺财富币。美诺财富币以美诺海外销售的国家和地区的纸币为蓝本，将美诺元素和创意二维码，巧妙地融合到外币设计中，持有美诺财富币不仅可以享受分销支持的优惠，用手机扫描、收藏美诺二维码，即可获取百元美诺彩妆在淘宝天猫商城投放的百元兑换券，还可以在广交会现场登录美诺天猫商城，了解美诺彩妆品牌和产品等详细信息，既方便又快捷。

游戏通关——Dior迪奥的彩妆互动营销

俄罗斯方块、吃豆豆、超级玛丽……串联成了Dior的一款别致趣味的“游戏”广告。在这则广告中，没有大牌明星出镜，也没有时尚香艳的画面支撑，整个广告以活泼生动又被人们熟知的游戏组成，随着通关层层推进，最终迎出Dior的时尚视觉呈现。

广告将多款经典游戏结合迪奥元素进行重组创意，把Dior产品融入各个游戏中。充满玩乐精神的画面，附上动感十足的背景音乐，传递出超自信的Fashion范儿。黑色背景配合各色缤纷的产品，令整个画面充盈着Dior创造的色彩世界，创意十足且充满挑战的趣味以及互动的效果。或许迪奥本就不需要大牌明星的支撑，它已经足够大牌，足够明星。正如迪奥所创造的奇迹一样，本款互动游戏同样展现出迪奥强大的品牌创造力。

创新互动装置——巴西MetaReal减肥美容机构

夏天最难过的莫过于肉嘟嘟的脂肪无处躲藏，而一次次的减肥计划在美食、聚餐、冰箱的破坏下告吹，誓言惨遭瓦解，减肥大业看似遥遥无期。

跟朋友们立下减肥誓言，可一到晚上又忍不住偷偷打开冰箱……怎么办？来自巴西的JWT想出了这么个装置，随时可以监督用户是否打开了冰箱，萌发偷吃食物的念头，并进行善意提醒。和之前大家看过的《提醒你喝水的冰箱》有点类似，这个互动装置连接Facebook账户，下决心的减肥用户只需要上网登记设备，就可以免费领取装置，然后把这个装置放到自家的冰箱上，当用户晚上忍不住饥饿偷偷打开冰箱时，这个装置就会发送消息Facebook，告诉所有好友“你又想偷吃了”，后果可想而知。在朋友们的谴责电话和Twitter铺天盖地的推送消息时，你是否还能顶住压力大吃特吃？

这个互动活动的创新之处就在于它抓住了胖子和瘦子们不同的诉求点，因此获得胖子们和瘦子们的好评。胖子们可以控制食欲，将减肥进行到底；瘦子们则可以满足人性“偷窥”与八卦的欲望，参与者与关注者很快形成网络热潮，这其中，最大的赢家就是MetaReal（据介绍，MetaReal是巴西的一家减肥美容机构）。

派发小样，精准营销——倩碧Vpon LBS

倩碧精华霜小样的派发活动舍弃了在楼宇间无目的派发的形式，而是选择在Vpon LBS移动广告平台推出，它以别出心裁的创意形式和富有吸引力的促销手段迅速在用户间传播。

倩碧精华霜定位于中高端群体，在广告投放上选择了定向和精准投放形式，结合Vpon LBS移动广告的定向、定位功能，有选择的派发产品小样。结合广告活动的属性，Vpon选择了高端财经类App进行广告的定向投放，以匹配目标受众人群，迅速吸引用户的眼眸。活动以in-App形式出现的Banner广告中，广告整合了“查询周边门店”和“分享至微博”的功能，以帮助用户更加快速地参与到此次广告活动中来。

这就是用户要的利益——美甲教程APP

How to do your own Cute Nails？顾名思义，这是一款教你如何美甲的lOS应用。拥有它，你就可以在家自行定护理指甲或轻松地DIY美甲。该应用内嵌超过350个美甲视频教程，有200多个创意想法和美甲技巧，犹如美甲师手把手教你怎样设计并涂出漂亮闪耀的美甲。

这款美甲应用的优点更多：每日更新最新和最有用的美甲视频；不断更新海量创意指甲设计技巧和窍门；所有优雅和美丽都体现在细节处，因此应用还贴心地针对指甲护理进行指导，让你在美甲的同时也不忽略平日的护理，毕竟健康的指甲才是美甲的基础。同时，这款应用也可作为美甲师们的进修教程，美甲也是门学问，要跟国际潮流接轨，不断创新才够专业。这款可爱贴心的美甲应用——How to do your own Cute Nails？在iTunes上售价6元。如果指甲油企业或专业美甲机构发现这款好玩又实用的app，一定有办法让它发挥更大的价值。

趣味、互动、创新、利益、精准是打开移动互联网营销的五大按钮。前段时间我看过一款手机app应用——唱吧，这是一款具备社交和打分功能的K歌程序，通过软件模拟录音棚的效果，可以实现初级录音棚的水平。这个app就具备了前边五大按钮中的前四个，不仅抓住了大部分人乐于展示，喜欢PK的心理，而且程序做得足够专业，普通人通过唱吧能唱出好声音，专业人通过唱吧也能找到感觉，再加上引爆点——美女吸引屌丝男，来试音的真明星吸引屌丝歌手，唱吧平台很快就火起来了，这一点很值得学习。

移动数据网络 篇12

关键词：移动P2P网络,能源消耗,数据访问,节能技术,空间索引

0 引言

近年来随着智能手机,个人数字助理 ( Personal Digital Assistants,PDAs ) 和笔记本电脑等各种移动终端设备的不断普及和IEEE802. 11,蓝牙和Wi - Fi等无线技术的大量应用,越来越多的移动终端设备接入移动对等( P2P) 网络数据访问查询。大多数移动节点的电源能量和通信的无线信道带宽是有限的,必须最小化电量消耗,节省电量至关重要[1]。

在移动P2P网络中传统定位查询研究,如按需请求方法( OA)[2],R - Tree索引及其变种[3],( 1,m ) 索引[4],DSI索引[5]只考虑了数据资源的广播,没有考虑到移动主机( Mobile Hosts,MHs) 有限的资资源源。。最最近近几几年年对对移移动动PP22PP网网络络中中的的低低消消耗耗数数据据定位查询开展了大量的研究[6],主要有两个研究方向,一个研究方向是进行选择监听广播信道以节省M Hs的能量消耗,如ESS和CFS查询算法。当移动P2P网络空间过大,节点数量多时,没有对移动P2P网络空间划分,同样导致M Hs的能量消耗大,查询访问时间长。另一个研究方向是基于最小边界矩形( Minimum Boundary Rectangular,MBR) 对移动P2P网络空间 进行划分,类似R - Tree,如PM BR_DSS查询算法,但没有考虑到移动P2P网络空间的分布性,MHs的时间序列特性、位置特性和资源特性,同样导致MHs的能量消耗大,查询访问时间长。

本文提出了分布式最小边界矩形的空间索引( Distributed Minimum Boundary Rectangular,DMBR) ,并提出了基于DM BR索引有选择监听广播信道的查询算法。DMBR索引分析了MHs的时间序列特性、位置特性和资源特性,MHs通过访问广播索引识别其他节点发送过来的数据对象的内容和预测所需数据到达的时间,实现对广播信道的有选择监听,在等待数据到达的间隔时间内,MHs可以转为睡眠状态,以节省MHs电源能量消耗,从而使M Hs在访问数据时,既可节约能源,又无需等待过长的时间,以减少查询延迟时间,减少调谐时间,最小化通信成本,减少移动节点间的信息交换量。

1 移动 P2P 网络空间数据模型

资源丰富的节点称为超级节点,按照超级节点无线信道覆盖的范围,将移动P2P网络中的地理空间划分为若干个矩形区域,描述和表达移动P2P网络在基于定位服务的应用中大量的分布式节点及其相互关系。采用矩形描述超级节点所覆盖的区域空间,每个节点用一对空间坐标和一个唯一标识符表示。通过全球定位系统精确确定节点的空间坐标位置,分配每个节点唯一标识符。移动P2P网络空间数据模型如图1所示。每个区域内资源丰富的超级节点定义自己的最小边界矩形( MBR) ,存储该区域内所有其它节点的资源,如超级节点T1定义最小边界矩形R1,在R1有节点O1、O2和q。

每一个MH属于一个对象类型。MH发出查询请求一种指定类型的对象,属于被请求对象类型的节点被提交,并作为查询感兴趣的对象。每一个M H位置用坐标( x,y) 表示。查询区域以查询节点为圆心,半径为r圆形区域。

2 DM BR 索引机制

DM BR索引结构如图2所示。假设移动P2P网络空间有m个矩形区域,每个矩形区域内的超级节点基于无线信道覆盖的范围定义MBR,在广播信道中按照层次顺序周期性广播m个MBR的索引和所有数据对象。如果某个MBR包含N个数据对象,根据N个数据对象的分布密度和数据量动态地将MBR分成Nf个单元格,每个单元格用一个包含索引表和数据包的帧来表示。每个MBR在它的帧头有一个索引表,这个索引表主要包含当前MBR的数据对象,一个表示当前帧中第一个数据对象的记录,一个指向外接矩形的指针和一个检索帧的子表。当前MBR的位置用Rk( xk1,yk1,xk2,yk2) 表示,其中1≤k≤m,Rk表示超级节点Tk所在的当前M BR的标识符,( xk1,yk1) 为当前MBR的左下角坐标,( xk2,yk2) 为当前MBR的右上角坐标。数据对象用O( x,y) 的形式来表示,O表示按Hilbert填充曲线编序方法分配的标识符,( x,y) 为数据对象坐标。帧的子表有n条索引FP,分别表示在Rk帧后的第r0个帧,第r1个帧,第r2个帧,第rn - 1个帧的索引信息,r > 1为指数基数。索引表中的数据域除存储标识符外还存储坐标信息,广播周期开始于任何一个帧,刚好结束于该帧的下一次出现。

3 查询算法

本文提出了基于DMBR数据索引结构有选择监听广播信道的查询算法,根据给定的空间坐标首先应用检索帧的指数指针通过访问一个或多个帧查询到位于给定的空间坐标左边的最近帧,过滤掉许多不相关的帧,最大化缩小查询范围,然后从最近帧开始在连续的几个帧中查询到满足条件的数据对象,并将查询到的当前最小边界矩形中的这些数据对象放入部分结果数据对象集合中,最后利用指向外接矩形的指针转向外接矩形所在的广播索引重复刚才的过程,通过合并或替换处理部分结果数据对象集合得到最终查询结果。范围查询是指给定一个查询空间区域,查找位于这个区域内或者与这个区域相交的所有数据对象。查询算法的伪代码如下:

无线通信网络由于受噪音的干扰和在传播过程中信号不断衰弱的影响是个不可靠的、经常出现连接中断的、容易出现错误的网络。而本文设计的DM BR通过合并多个查询路径为一个线性索引结构能够对数据访问过程中的中断查询实现快速修复。如果丢失了一个帧,基于可变的查询路径从下一个帧开始继续查询过程,而不是重新查询,缩短了访问时间。而在传统的基于R树类空间索引的广播索引中,任何一个节点仅有一个来自父节点的指针,因此,如果父节点不可达时,对它子树中任何节点的访问就会中断,节点必须要么等待重播丢失的这个父节点,要么访问广播信道中余下的每个数据直到所需的节点到达。然而,这两种方法都是效率不高的,前者会严重的增加平均访问时间,后者因为访问了很多无用的节点而浪费了有限的电能资源。不同的是,DMBR从任何一个给定的开始帧,总是有一条路径可以高效地到达目标帧,因此,如果当前帧不能成功访问而获取它的索引信息时,可以通过继续监听下一个帧来快速修复被中断了的查询。

4 性能分析

为了检验本文所提出的空间索引和数据访问算法性能,使用移动P2P网络仿真平台Peer Sim进行各组仿真实验。Peer Sim是由匈牙利格德大学的M ork Jelasity等人开发的支持结构化和非结构化移动P2P网络的仿真平台,其目的在于提供一个动态的、可测量的移动P2P网络公共平台来更好地研究移动P2P网络项目。

本文的仿真实验采用文献中介绍的混合式网络模型,基于真实数据集的1000个查询的平均值得出每组实验结果,真实数据集是从www. rtreeportal.org得到的数据集合。假设移动节点按照随机路径移动模型移动,节点基于他们的位置按照层次顺序广播数据对象,具体的参数设置如表1所示。

移动P2P网络定位查询中的范围查询为例,对比分析DMBR与PMBR_DSS和DSI两种空间索引[6]的平均访问时间和平均能源消耗。

如图3显示了DMBR和PMBR_DSS以及DSI两种空间索引查询节点数与平均访问时间关系图。DM BR空间索引的性能超过PM BR_DSS和DSI,提供了最优平均访问时间。因为DMBR空间索引是一种允许查询过程立即开始和快速修复中断查询的完全分布式的线性结构,节点基于它们的位置按层次序列广播无线信道覆盖范围内的数据对象和检索这些数据对象的索引,查询节点可以在任何时候监听广播信道立即开始进行查询,不必等待广播空间

索引的某个特殊点的到达才开始,消除了探测等待时间,而且,在网络经常出现连接中断,包丢失率高的情况下,可以对DMBR空间索引基于可变的查询路径从下一个帧开始继续查询过程,而不是重新查询,缩短了平均访问时间。

图4显示在范围查询中查询节点数量增加平均能源消耗的变化。DMBR空间索引性能比R - Tree好,因为DMBR动态划分MBR缩小了查询区域,采用有选择的监听广播信道减少了平均谐调时间,又通过分布式线性结构消除了探测等待时间,运用快速中断修复机制减少了平均访问时间,从而最小化运行模式和休眠模式两个方面消耗的平均电能达到节省电池能源的目的。

5 结束语