DBSCAN算法在无线网络优化中的应用

• 作者: 涂志龙 王任 翁维波 陈明 鲁飞
• 来源期刊: 移动通信
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 机器学习 DBSCAN 网络优化
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 网规网优
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1010.2018.12.014

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明		3	8	1.0	2.0
2	鲁飞		2	0	0.0	0.0
3	王任		1	0	0.0	0.0
4	翁维波		1	0	0.0	0.0
5	涂志龙		1	0	0.0	0.0