[发明专利]一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法

说明书

本发明公开一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法，包括：针对待检测话单数据，统计预设时间内连接该基站之前与之后连接其他两基站的信息；选取预定数量基站，计算这些基站的中心和中心到这些基站的距离，作为Ransac算法采用的参数模型；利用该参数模型，对剩余基站进行统计，依据Ransac算法原理，如新获得的计算中心参数或中心距参数使符合该参数模型的基站位置信息低于某一阈值时，则判断这个基站为位置异常基站。本发明通过对用户话单中连接该基站之前与之后连接其他两基站相关信息的挖掘、分析与计算，找出当前存疑基站信息。

技术领域

本发明涉及模式识别方法，特别是涉及一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法。

背景技术

电信运营商话单大数据中包含有当前通话的接入基站信息，而这些基站信息是由基站安装、维护人员事先人为手动输入、制表存储于服务器端的。这些数据常常因为输入人员的疏忽、疲惫等原因而引起错误数据的录入，因此不可避免地常常含有一定量的基站位置的错误信息。

这些错误信息的存在，常常给电信运营商的基站建设、维护，用户增值业务服务等带来很多问题，严重影响最终用户的使用体验，为此有必要通过适当的技术手段，对上述基站的错误位置信息进行排查、发现，进而对存疑基站的位置信息进行修正。显然，人为的去查找、更正上述信息是繁重的，不现实的。

基于此，本文提出一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法与系统，通过对海量的用户话单大数据信息的研究挖掘，采用基于Ransac的外点删除算法对位置存疑的基站进行排查、寻找。

发明内容

针对基站数据手动输入中可能引入的错误信息，提出一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法，根据话单数据中基站信息的特点与本方法的具体用途，本发明依据Ransac算法，创新地把基站之间的中心、中心距等统计信息作为Ransac算法中欲建立模型的相关参数，提出一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法，通过对用户话单中连接该基站之前与之后连接其他两基站相关信息的挖掘、分析与计算，找出当前存疑的基站信息。

一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常发现方法，包括如下步骤：

(1)针对待检测话单数据，统计一定天数里(例如1个月)，计算一定时间范围内(例如，最大半个小时内)，连接该基站之前与之后连接其他两基站的信息；

(2)对于这些基站，选取一定数量基站(例如5个基站)，计算这些基站的中心以及该中心到上述这些基站的距离(这里简称中心距)，作为Ransac外点去除算法所采用的参数模型；

(3)利用该参数模型，对剩余基站进行统计，依据Ransac算法原理，如新获得的计算中心参数或中心距参数使符合该参数模型的基站位置信息低于某一阈值时，则判断这个基站为位置异常基站。

与现有技术相比，本发明具有以下明显的优势和有益效果：

1、本发明依据Ransac算法，创新地把基站之间的中心、中心距等统计信息作为欲建立模型的参数(为提高精度，可根据要求进一步增加统计量，如二阶距、高阶矩等)，提出一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法。通过对用户话单大数据中连接该基站之前与之后连接其他两基站相关信息的挖掘、分析与计算，排查出当前位置存疑的基站信息。

2、本发明基于Ransac算法原理进行设计，能够精确地找出位置信息存疑的基站，从根本上克服了基站数据中具有较大误差的外点(人为输入引起的基站位置误差)对于位置存疑基站的位置精确估计的影响。

附图说明

图1为本发明所提出的一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常发现方法功能框图；

具体实施方式