Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Análisis multidimensional y minería de datos de registros de llamadas mediante el algoritmo Pattern Cube

Elusade O Moisés, Osuolale A Festus

En el mercado emergente y altamente competitivo de las telecomunicaciones, es imperativo que los operadores de telecomunicaciones móviles realicen análisis regulares de sus masivos registros de llamadas almacenados para mantener y administrar a sus numerosos suscriptores. Este análisis de datos de flujo secuencial requiere un algoritmo de minería de datos eficiente y técnicas que tengan en cuenta los desafíos que plantea su tamaño masivo. Muchas aplicaciones de minería de datos se han adaptado para fines similares. Sin embargo, no se ha hecho mucho hincapié en una minería en profundidad de registros de detalles de llamadas (CDR) como datos de flujo secuencial multidimensional con su consiguiente sobrecarga de almacenamiento. Este documento propone un algoritmo novedoso para el análisis multidimensional de registros de llamadas. El algoritmo Pattern Cube (PCA) se implementó con un programa de computadora y se estableció empíricamente que: un CDR masivo se puede resumir de manera significativa en un registro útil como almacén de datos con una ganancia de aproximadamente el 90% de reducción en tamaño y la posibilidad de procesar una gran cantidad de datos desde cualquier servidor independientemente del tamaño de los datos de destino. Se realiza una exploración cuantitativa de las diversas ganancias en recursos de TI a través de un amplio estudio experimental en una muestra de CDR adaptado de MTN Communications Nigeria Limited.