Resumen

En este artículo se describe un marco de minería de datos para analizar una base de datos de pruebas de red celular. El método presentado está diseñado para detectar estaciones base en reposo, cortes de red y cambios en las áreas de dominancia de manera cognitiva y autoorganizada. La esencia del método es encontrar similitudes entre las mediciones periódicas de la red y los datos de cortes previamente conocidos. Para este propósito, se utilizan métodos de reducción de dimensionalidad de mapas de difusión y clasificación de datos de vecinos más cercanos. El método es cognitivo porque requiere datos de entrenamiento para la detección de cortes. Además, el método es autónomo porque utiliza la funcionalidad de minimización de pruebas de conducción (MDT) para recopilar los datos de entrenamiento y prueba. La motivación de clasificar informes de mediciones MDT en categorías periódicas, de transferencia y de cortes es detectar áreas donde los informes periódicos comienzan a ser similares a las muestras de cortes. Además, estas áreas están asociadas con áreas

• Materias:Internet de las cosas Identificadores personales Detección de cortes Servicios de asistencia Comunicaciones en tiempo real
• Subjects:Internet of things Personal identifiers Outage detection Support Services Real-time communications
• Palabras claves:Marco de minería de datos; Red celular; Base de datos de pruebas en ruta; Estaciones base inactivas; Interrupción de red; áreas de dominio
• Keywords:Data-mining framework; Cellular network; Drive testing database; Sleeping base stations; Network outage; Dominance areas