基于AHP算法的彩铃业务评价系统的设计与实现
这是一篇关于彩铃,AHP,关键质量指标,关键性能指标,网管的论文, 主要内容为近年来,以彩铃业务为主要代表的电信增值业务的快速发展为运营商带来了丰厚的收益。然而固有的网络管理系统还停留在配置管理、性能管理、故障管理等孤立的网元层管理水平上,在提供以客户为中心的统一的业务运行质量管理上显得力不从心。 本文首先从介绍智能网以及智能网网管系统的概念入手,分析了原有的网管系统存在的一些问题,提出了开发彩铃业务评价系统的必要性,然后通过彩铃评价模型和评价算法的介绍与设计,阐述了彩铃业务评价系统的基础,最后通过设计与实现该系统并检验评价结果证明了该系统的评价有效性。 本文第一章分别介绍了固定智能网和移动智能网各自的特点,以及智能网网管系统的基本功能。然后重点分析了现有的网管系统在对彩铃业务等增值业务领域的管理上所存在的一些不足,进而提出了开发一套针对这些增值业务进行管理、分析、评价的系统的必要性。 本文第二章和第三章分别介绍和设计了彩铃业务评价模型和评价算法。第二章根据电信管理论坛(TeleCommunication ManagementForum,TMF)提出的相关定义和服务质量(Quality of Service,QoS)白皮书标准,总结和归纳出了对于彩铃业务而言的一系列关键质量指标(Key Quality Indicator,KQI)和关键性能指标(Key PerformanceIndicator,KPI),并以此为基础构造出了彩铃业务评价系统的三层评价模型,然后结合东信北邮信息技术有限公司彩铃系统的特点,扩展成了五层评价模型。第三章重点介绍了层次分析法(AnalyticHierarchy Process,AHP),该方法已经被证明是解决同层次各要素之间相对重要性程度的有效方法。最后设计了KTK算法(KPI To KQI,KTK),该算法是满足客户需求的得分评价算法。 从第四章开始,本文进入到系统的设计与实现及验证部分。首先对整个系统的架构做了概述,阐明了系统的逻辑结构和总体结构。然后将整个系统分为三个子系统来分别设计,其中KPI抽取子系统属于客户端(Client),部署在每台彩铃设备主机上,负责通过ODBC以及日志分析的方式抽取每台设备主机的KPI原始信息,而KPI元数据处理子系统和KQI计算与预警发送子系统同属一个进程,是服务器端(Server),部署在专用的彩铃业务评价系统主机上,负责进行日志信息的冲洗、格式转换、计算评价模型上每个节点的状态和得分以及预警条件的检查与发送。文中对上述三个子系统的概要设计、关键处理流程设计和关键类设计进行了详尽说明。最后通过一个实例说明了采用AHP算法来实现本系统与采用专家调查法和Delphi法相比,显著性更强,尤其在发生故障时,评价大幅度恶化,提醒维护人员及时处理。 最后,本文在第六章重点分析了该系统目前还存在的不足以及值得改进的方向,为本系统的推广和下一个版本的设计提供了一些意见和建议。
彩铃平台中访问控制管理系统的设计与实现
这是一篇关于彩铃,信息安全,数据完整性,访问控制的论文, 主要内容为随着彩铃业务的兴起,它作为一个重要的媒体与其他系统(包括运营支撑系统,网管系统,短信,计费,Internet等)的联系也不断扩展。业务应用的无序繁杂化和相对弱化的安全管理,使病毒、非法入侵、IP冲突、广播风暴等越来越对业务运营服务造成威胁;系统开放性的日益增强也使安全威胁增加。安全事件的频发,对运营服务品牌提出极大挑战。网络信息安全是保障业务应用正常运行的不可忽略的因素。如何提高系统网络安全性能以保证业务正常可靠运行逐渐成为运营商非常关注的问题。越来越多的运营商针对自己的运营网络提出了优化和安全需求,以便解决后顾之忧后将更多的精力投入到业务运营发展上去。 通过对现有彩铃平台进行分析、研究,解决帐户繁多及多点访问带来的使用不便、管理复杂、资源浪费及安全上的隐患问题,设计一套统一、集中、有效的基于角色的用户管理、权限管理、资源管理,并且能够支持单点登陆的用户身份认证服务的访问控制管理的信息安全系统,该系统主要将彩铃平台中的帐号(Account)管理、认证(Authentication)管理、授权(Authorization)管理和安全审计(Audit)整合成集中、统一的安全服务系统。可探索将该平台应用到其他通信系统,诸如智能网、短信、MISC等。并能够在不断探索中完善改进信息安全工作,有效的提高了系统的安全性和业务的连续性。 本论文主要阐述了彩铃平台中访问控制管理系统的设计与实现,从现网彩铃的系统安全性及数据完整性出发,并结合彩铃业务平台的安全要求,着重说明了平台中访问控制的系统安全设计,提出了以业务可服务运营为核心的系统安全解决方案,真正实现了运营商系统安全需求的贴身服务。
基于多样性的社会化推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,社会化推荐,分布式计算,彩铃的论文, 主要内容为随着移动业务的快速发展，信息服务提供商掌握了大量的用户购买信息，同时也有大量的内容需要推荐给客户。在用户个性偏好起着重要决定性作用的情况下，传统的营销方法显得既低效又容易引起用户的反感。在这种情况下，为每个用户生成个性化的营销策略是非常有效与经济的。本文设计并实现了一套基于用户社会化信息的推荐系统，其基本原理是根据用户的购买记录和社交行为等信息，通过采用数据挖掘、社会网络分析等方法发现用户的偏好，最后使用各种推荐算法为用户生成个性化的营销信息。本系统可以用于彩铃下载，网页阅读，书籍阅读，应用下载等移动领域的很多物品上。本系统采用B/S架构，所有计算均在后端服务器上进行，操作人员通过浏览器进行相应的营销活动。本文主要内容为： 1.详细研究了手机用户彩铃购买记录和社交行为，针对特定时间范围的用户兴趣在歌曲类型，歌曲风格，歌手等方面进行偏好分析。 2.利用社会网络分析方法，通过分析用户标签行为，提出一种具有多样性的歌曲推荐算法。 3.基于Hadoop平台研究了分布式环境下的大规模用户推荐问题，并实现了本体提出的社会化推荐算法。 4.将本系统应用于电信彩铃推荐业务，并利用真实数据进行实验验证，得到了较好的实验结果。 由于传统的推荐技术以提高推荐精度为主要目的，推荐列表往往聚焦于少量的流行商品。为了提高用户-系统粘度，针对老顾客在流行性推荐失效后必须考虑推荐列表的多样性，才能满足顾客的个性化需求。怎样才能在兼顾系统精确性的同时也保证推荐结果具有多样性，成为当前推荐系统需要解决的一个重要问题。因此，本文的主要贡献在于利用用户的社会化行为，提出一种同时满足精确性和多样性的推荐方法，不仅能应用于基于社交网络的社会化推荐，在传统基于长尾的推荐任务中，也能起到很好的胖尾提升效果。
基于多样性的社会化推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,社会化推荐,分布式计算,彩铃的论文, 主要内容为随着移动业务的快速发展，信息服务提供商掌握了大量的用户购买信息，同时也有大量的内容需要推荐给客户。在用户个性偏好起着重要决定性作用的情况下，传统的营销方法显得既低效又容易引起用户的反感。在这种情况下，为每个用户生成个性化的营销策略是非常有效与经济的。本文设计并实现了一套基于用户社会化信息的推荐系统，其基本原理是根据用户的购买记录和社交行为等信息，通过采用数据挖掘、社会网络分析等方法发现用户的偏好，最后使用各种推荐算法为用户生成个性化的营销信息。本系统可以用于彩铃下载，网页阅读，书籍阅读，应用下载等移动领域的很多物品上。本系统采用B/S架构，所有计算均在后端服务器上进行，操作人员通过浏览器进行相应的营销活动。本文主要内容为： 1.详细研究了手机用户彩铃购买记录和社交行为，针对特定时间范围的用户兴趣在歌曲类型，歌曲风格，歌手等方面进行偏好分析。 2.利用社会网络分析方法，通过分析用户标签行为，提出一种具有多样性的歌曲推荐算法。 3.基于Hadoop平台研究了分布式环境下的大规模用户推荐问题，并实现了本体提出的社会化推荐算法。 4.将本系统应用于电信彩铃推荐业务，并利用真实数据进行实验验证，得到了较好的实验结果。 由于传统的推荐技术以提高推荐精度为主要目的，推荐列表往往聚焦于少量的流行商品。为了提高用户-系统粘度，针对老顾客在流行性推荐失效后必须考虑推荐列表的多样性，才能满足顾客的个性化需求。怎样才能在兼顾系统精确性的同时也保证推荐结果具有多样性，成为当前推荐系统需要解决的一个重要问题。因此，本文的主要贡献在于利用用户的社会化行为，提出一种同时满足精确性和多样性的推荐方法，不仅能应用于基于社交网络的社会化推荐，在传统基于长尾的推荐任务中，也能起到很好的胖尾提升效果。
基于语音的应用程序的开发——彩铃业务
这是一篇关于文本语音转换,自动语音识别,彩铃,增强智能外设的论文, 主要内容为本文介绍了语音合成技术、文语转换系统的组成及其实现过程;自动语音识别技术、自动语音识别系统的组成及其实现过程;语音应用程序开发语言——VoiceXML的发展情况、目标、VoiceXML引擎的工作过程、VoiceXML的基本元素,提出了开发语音用户界面的一些原则。 彩铃是语音技术在电信领域的一个应用,是一项由用户定制的业务。本文首先分析了彩铃业务的发展情况,分析了彩铃业务的智能网方案、AIP内部组网。针对彩铃业务的特点,确定了彩铃业务的设计思想和原则,并为了完善彩铃业务,我们所采用了一些相关技术,如:连接池、跨平台的程序开发语言JSP、JavaBean、完善的错误处理等。针对彩铃业务呼叫流程所面临的问题,提出了相应的解决方案;针对彩铃业务管理流程的特点,确立了其开发原则;设计了彩铃业务的数据库。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码项目助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/49884.html
