话务热点聚类方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及网络优化技术领域，公开了一种话务热点聚类方法、装置、设备及计算机存储介质，其中方法包括：对预设区域进行栅格划分；确定各栅格内的采样点数；根据所述采样点数，确定高密度栅格；计算各所述高密度栅格之间的距离；根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格；将所有密度可达的所述高密度栅格汇聚，形成热点簇；当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功。通过上述方式，本发明专利技术实施例可以更加快速、简单地得到聚类结果。

【技术实现步骤摘要】
话务热点聚类方法、装置、设备及计算机存储介质
本专利技术实施例涉及网络优化
，具体涉及一种话务热点聚类方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
聚类是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，用于将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类。通过将话务热点聚类，即可找出用户密集的区域，有利于后期知道基站的站址和站型规划。在实现本专利技术实施例的过程中，专利技术人发现：目前的聚类方法主要有基于层次的聚类、基于划分的聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模型的聚类。但是基于层次的聚类计算复杂度太高，不适应于大数据集；基于划分的聚类对初始聚类中心敏感，必须提前指定K值，对异常值免疫能力差；基于密度的聚类计算密度单元的计算复杂度大，不能很好反应高维数据；基于网格的聚类参数敏感，无法处理不规则形状的数据；基于模型的聚类初始化敏感、需要手工指定k(高斯分布)的个数、不适合非凸分布数据集，适用性较窄。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种话务热点聚类方法、装置、设备及计算机存储介质，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种话务热点聚类方法，所述方法包括：对预设区域进行栅格划分；确定各栅格内的采样点数；根据所述采样点数，确定高密度栅格；计算各所述高密度栅格之间的距离；根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格；将所有密度可达的所述高密度栅格汇聚，形成热点簇；当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功。在一种可选的方式中，所述确定各栅格内的采样点数，具体为：获取所述预设区域内的工程参数和MR数据；根据所述工程参数确定指纹信息库；将所述MR数据与所述指纹信息库对比匹配位置，确定各栅格内的采样点数。在一种可选的方式中，所述根据所述采样点数，确定高密度栅格，具体为：计算各栅格的采样点密度；当栅格的所述采样点密度大于第二预设阈值时，确定所述栅格为高密度栅格。在一种可选的方式中，在所述根据所述采样点数，确定高密度栅格之后，所述方法还包括：根据所述预设区域的地理环境，剔除无法达到基站建设要求的所述高密度栅格。在一种可选的方式中，所述根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格，具体为：将与所述高密度栅格的距离小于第三预设阈值的高密度栅格确定为所述高密度栅格的邻栅格；将每一所述高密度栅格的所有邻栅格组合形成所述高密度栅格的邻域；当所述高密度栅格的邻域为非空集时，确定所述高密度栅格为核心栅格；确定所述核心栅格的邻域内的所有邻栅格与所述核心栅格密度可达；当所述高密度栅格的邻域为空集时，确定所述高密度栅格为噪声栅格。在一种可选的方式中，所述当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功之后，所述方法还包括：根据需要建设的基站的覆盖能力，确定基站的覆盖范围；以所述基站的覆盖范围为划分单位，将所述热点簇划分为小簇。在一种可选的方式中，将所述小簇内的距离间隔小于第四预设阈值的高密度栅格汇聚，形成次级热点簇。根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种话务热点聚类装置，包括：第一划分模块，用于对预设区域进行栅格划分；第一确定模块，用于确定各栅格内的采样点数；第二确定模块，用于根据所述采样点数，确定高密度栅格；计算模块，用于计算各所述高密度栅格之间的距离；第三确定模块，用于根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格；第一汇聚模块，用于将所有密度可达的所述高密度栅格汇聚，形成热点簇；第四确定模块，用于当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功。根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种话务热点聚类设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述一种话务热点聚类方法对应的操作。根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述一种话务热点聚类方法对应的操作。本专利技术实施例对预设区域进行栅格划分，并确定了每一栅格内的采样点数。之后根据各栅格内的采样点数的多少，确定高密度栅格。进一步，通过各高密度栅格之间距离的远近，确定每两个高密度栅格之间是否是密度可达的，并将彼此之间密度可达的高密度栅格汇聚在一起，形成热点簇。最后，判断热点簇内的高密度栅格数是否大于第一预设阈值，若是，则说明该热点簇汇聚了足够多的高密度栅格，从而确定聚类成功。和现有技术相比，本专利技术实施例中的聚类方法对数据的类型并无限制，适用性广。并且，本专利技术实施例的计算更为简单，能快速得到聚类结果。上述说明仅是本专利技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的一种话务热点聚类方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例中确定各栅格内的采样点数的子步骤流程图；图3示出了本专利技术实施例中确定密度可达的高密度栅格的子步骤流程图；图4示出了本专利技术实施例中汇聚高密度栅格示意图；图5示出了本专利技术另一实施例提供的一种话务热点聚类方法的流程图；图6示出了本专利技术实施例中剔除高密度栅格示意图；图7示出了本专利技术又一实施例提供的一种话务热点聚类方法的流程图；图8示出了本专利技术实施例中未划分小簇的热点簇示意图；图9示出了本专利技术实施例中划分完小簇的热点簇示意图；图10示出了示出了本专利技术再一实施例提供的一种话务热点聚类方法的流程图；图11示出了本专利技术实施例提供的一种话务热点聚类装置的结构示意图；图12示出了本专利技术实施例提供的一种话务热点聚类设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本专利技术，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。随着网络负荷的不断上升，增建新的基站的需求也日益迫切。而新建基站的选址的优先级则需要根据需要建设新站的区域内的人流分布来确定，即优先在人流密度大的区域建设新的基站，以更快速地缓解网络负荷。所述人流密度大的区可以通过聚类的方法确定。聚类是一种对数据进行分类，其本质是将相异的数据尽可能地分开，而将相似的数据聚成一个类别(簇)，使得同一类别的数据具有尽可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种话务热点聚类方法，其特征在于，包括：/n对预设区域进行栅格划分；/n确定各栅格内的采样点数；/n根据所述采样点数，确定高密度栅格；/n计算各所述高密度栅格之间的距离；/n根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格；/n将所有密度可达的所述高密度栅格汇聚，形成热点簇；/n当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功。/n

【技术特征摘要】
1.一种话务热点聚类方法，其特征在于，包括：
对预设区域进行栅格划分；
确定各栅格内的采样点数；
根据所述采样点数，确定高密度栅格；
计算各所述高密度栅格之间的距离；
根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格；
将所有密度可达的所述高密度栅格汇聚，形成热点簇；
当所述热点簇内的高密度栅格的数量大于第一预设阈值时，确定聚类成功。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各栅格内的采样点数，具体为：
获取所述预设区域内的工程参数和MR数据；
根据所述工程参数确定指纹信息库；
将所述MR数据与所述指纹信息库对比匹配位置，确定各栅格内的采样点数。


3.如权利要求1所述的方法，所述根据所述采样点数，确定高密度栅格，具体为：
计算各栅格的采样点密度；
当栅格的所述采样点密度大于第二预设阈值时，确定所述栅格为高密度栅格。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述采样点数，确定高密度栅格之后，所述方法还包括：
根据所述预设区域的地理环境，剔除无法达到基站建设要求的所述高密度栅格。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高密度栅格之间的距离，确定密度可达的所述高密度栅格，具体为：
将与所述高密度栅格的距离小于第三预设阈值的高密度栅格确定为所述高密度栅格的邻栅格；
将每一所述高密度栅格的所有邻栅格组合形成所述高密度栅格的邻域；
当所述高密度栅格的邻域为非空集时，确定所述高密度栅格为核心栅格；
确定所述核心栅格的邻域内的所有邻栅格与所述核心栅格密度可达；
当所述高密度栅格的邻域为空集时，确定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙春来，陈锋，艾华，李俊杰，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33