【摘 要】
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在以5G为代表的未来网络场景下,采用高密度的低功率节点和宏基站协同部署是一种基站部署的趋势,与LTE网络不同的是,高密度部署的特点让基站选址显得更加的重要。如何利用有限
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在以5G为代表的未来网络场景下,采用高密度的低功率节点和宏基站协同部署是一种基站部署的趋势,与LTE网络不同的是,高密度部署的特点让基站选址显得更加的重要。如何利用有限的资源和更低的成本,将基站部署在最需要的地方,最大化部署带来的效益,是网络提供商关注的课题。随着数据挖掘、机器学习及大数据技术近些年的快速发展,相关技术在基站优先部署的选址规划,特别是以高密度低功率节点为主的未来网络场景中的应用成为一种可行的方案。在此背景下,本文阐述如何运用无监督聚类技术对用户日常流量数据进行挖掘,进而找到网络流量需求大的区域及用户体验差的区域,从而为基站优先部署的选址提供辅助依据。同时,本文对所涉及的数据挖掘关键技术进行深入研究。本文研究范围包括数据挖掘所涉及的数据分析、数据预处理、聚类算法、结果解释与可视化步骤,全面细致地阐述各个步骤的关键技术及算法创新,对聚类分析的若干关键问题进行了探索,包括孤立点检测技术、K值选取和聚类质量评价方法,以及自适应K-Means算法的创新。
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