【摘 要】
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无线网络问题一般会呈现出空间聚集的区域特征,能及时发现这些问题点并进行提前干预对保证网络的整体平稳运行具有重要意义。通过对DBscAN空间密度聚类算法的研究,结合手机AP
【机 构】
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中国移动通信集团浙江有限公司宁波分公司,杭州华星创业通信技术股份有限公司,西南交通大学,上海交通大学,南京邮电大学
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无线网络问题一般会呈现出空间聚集的区域特征,能及时发现这些问题点并进行提前干预对保证网络的整体平稳运行具有重要意义。通过对DBscAN空间密度聚类算法的研究,结合手机APP上报的海量测量数据,提出了基于DBscAN算法的sINR质差区域聚类方法。并且针对手机用户分布不均匀的实际情况,应用层次聚类和特征统计思想,降低了DBscAN算法的参数选择难度,提升了聚类结果的准确性,在网络优化工作中可以节省DT测试资源,提升工作效率。
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