随机森林在运营商大数据补全中的应用

发布时间：2017-06-24 13:00

  本文关键词：随机森林在运营商大数据补全中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电信运营商有大量数据,但是鉴于多种原因,数据的质量不够理想,出现大量数据不完整甚至缺失。对于已有数据的挖掘,必须在数据满足质量要求且达到足够采样比例的前提下开展。依托现有的全国日志留存系统,设计完整数据的模板样库,鉴别不能满足质量要求的数据,使用随机森林算法,找到最符合的相同或相关数据,补全数据并提升数据质量;用回溯反馈的方法优化并扩充模板样库。在全国日志留存系统中构建数据补全子系统,实现端到端的数据质量保障和提升,补全并改善历史数据甚至实时数据的质量,最终满足数据处理和挖掘的要求,提升运营商数据质量和价值。
【作者单位】： 中国电信股份有限公司上海研究院;
【关键词】： 大数据 随机森林 机器学习 数据补全
【分类号】：F626;TP311.13
【正文快照】： 1引言电信运营商是天然的大数据拥有者,拥有着基于用户的信令、上网、位置等多种类型的数据。随着近年大数据技术发展和应用推广,电信运营商也愈发重视数据这一战略资产,研发了多种基于大数据技术的平台和系统,用来收集、存储、处理、开放和应用电信运营商的数据,体现电信运营

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本文编号：478210