运营商大数据技术及应用模式研究
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摘要
在移动互联网时代,电信运营商有着大量的数据储备,这也给各运营商带来了新的利润增长点。本文参考了现有的相关研究文献,结合大数据技术现状以及电信运营商的数据特点,介绍了松耦合的大数据平台构架,该架构能够做到应用与数据无关性、数据规范统一、结构可扩展、数据灵活性、数据服务的时效性。并举例介绍了两个运营商大数据具体的应用案例,分别为用户判别算法和精准营销关联分析。
引文
[1]郑雪菲.国外电信运营商大数据应用及启示[J].移动通信,2015,39(13):29-33.
[2]吴韶鸿.全球运营商大数据部署处于初级阶段多种能力亟待提升[J].世界电信,2014.
[3]雷光学.电信运营商大客户固定数据业务接入解决方案[J].价值工程,2013,01(159):178-179.
[4]沙甲戊.运营商大数据服务平台与典型应用模式研究[J].业务与运营,2016,40(4):92-96.
[5]房雨宁,董黛.基于移动信令数据分析的大数据中间件研究[J].科学发展.
[6]王俊艳,冯新华.面向通信运营商的大数据建设方案分析[J].信息通信,2015,10.
[7]高寅欣.运营商大数据发展与应用[J].通信企业管理,2015(10):76-77.
[8]张云帆.电信运营商大数据发展策略与价值挖掘[J].移动通信,2016,40(5):20-23.
[9]王春.电信运营商大数据在金融行业实体选点中的应用[J].移动通信,2016,40(5):24-26.
[10]沈超,黄卫东.数据挖掘在垃圾短信过滤中的应用[J].电子科技大学学报,2009,38:21-24.
[11]张长青.移动运营商大数据和云计算应用探讨[J].TELECCOMMUNICATIONS NETWORK TECHNOLOGY,2015:34-38.
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[7]高寅欣.运营商大数据发展与应用[J].通信企业管理,2015(10):76-77.
[8]张云帆.电信运营商大数据发展策略与价值挖掘[J].移动通信,2016,40(5):20-23.
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[10]沈超,黄卫东.数据挖掘在垃圾短信过滤中的应用[J].电子科技大学学报,2009,38:21-24.
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