Зосимова Ирина Викторовна построение системы понятий для оценки деятельности операторов связи магистерская диссертация
| Вид материала | Диссертация |
- Магистерская программа «Государственные и муниципальные финансы» Кафедра государственного, 867.91kb.
- Программа дисциплины Современные технологии pr для направления 030201. 65 Политология,, 95.26kb.
- Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки сборник «Построение Общероссийской, 1565.91kb.
- Приглашаем принять участие в отраслевой электротехнической конференции системы гарантированного, 33.18kb.
- Задание модели системы в пространстве состояний, построение оптимального наблюдателя, 14.7kb.
- Магистерская программа Прикладная экономика Кафедра магистерская диссертация роль лизинга, 822.73kb.
- «Методы геолого-экономической оценки месторождений нефти и газа», 93.21kb.
- Слезко Ирина Викторовна. Математический анализ учебно-методический комплекс, 1104.84kb.
- Название: Магистерская диссертация. Методика написания, правила оформления и процедура, 1519.29kb.
- Мониторинга оценки качества образования в гимназии, 163.07kb.
3 ПЕРСПЕКТИВЫ И КОММЕРЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
3.1 Коммерческие применения
Сформировано предложение для крупного проводного оператора связи на построение решения по борьбе с мошенничеством, на базе платформы HP Fraud Management System (далее HP FMS) . В отличие от предыдущих внедрений HP FMS в России в этой системе будет организовано наблюдение за двумя типами объектов - биллинговой системы:
- абонентами, для контроля мошенничества со стороны подключенных абонентов;
- соединительными линиями (транками), для контроля мошеннических действий со стороны присоединенных операторов.
HP FMS поддерживает множество механизмов обнаружения случаев мошенничества, в том числе и Отслеживание изменения профиля (Profile deviation). Каждый известный системе элемент (в нашем случае, абонент или транк) получает подробный индивидуальный профиль, который прослеживает историю вызовов и использования услуг. Выявляются случаи, когда недавно созданный индивидуальный профиль определённого элемента биллинговой системы отличается от предыдущего профиля более чем на установленное количество позиций.
Программный продукт Clementine решено использовать в коммерческих проектах на более выском уровне абстракции. В течение полугода фиксируется информация о том, как аналитик работает с преупреждениями о возможном мошенничестве: в каких ситуациях предупреждения подтверждаются, в каких отклоняются. Полученная статистика подается на вход методам data mining – формируется набор правил. Основываясь на этом наборе правил, система в дальнейшем может сама решать; является данное предупреждение действительно мошенничеством или нет, оценивать вероятность.
Для мобильного оператора построение профилей не актуально, зато актуальна работа с роуминг-партнерами. Для одного из мобильных операторов реализована функциональность получения отчетов о частом использовании услуг в роуминге от GSM операторов (так называемые HUR-отчеты).
3.2 Перспективы
3.2.1 Анализ профиля во времени
Возможен анализ изменения профилей операторов во времени. Отслеживать можно две ситуации:
- Изменение некоторого количества параметров на некоторую величину. В этом случае задаются пороги на максимальное количество изменяемых параметров и максимальную величину этих изменений.
- Переход оператора из одной группы в другую.
3.2.2. Выбор оператора услуг междугородней связи на основании профилей
С 1 январа 2006 года “Ростелеком” перестал был единственным монополистом на междугороднюю связь. Сейчас абонент может выбирать провайдера услуг междугородной связи. Существуют услуги предварительного выбора оператора междугородней связи и выбора оператора при каждом вызове (“hot choice”).
Выбор оператора междугородней связи является существенным для абонентов типа юридическое лицо. Крупные компании, насчитывающие от 1000 до 10 000 сотрудников, как правило, имеют свою собственную АТС и телефонную сеть. Сотрудники таких компаний совершают множество междугородних вызовов, стоимостью несколько тысяч долларов в месяц. Для выбора подходящего оператора можно построить профиль деятельности всех возможных операторов, используя такие параметры как количество сбойных соединений, простоев оборудования, среднее время ожидания на линии. Сравнивая полученные профили и тарифы на междугороднюю связь для каждого оператора, можно выбрать оптимум по соотношению “Качество - Цена”.
3.2.3 Анализ роуминг-партнеров для мобильных операторов
Для мобильных операторов актулен профильный анализ роуминг-партнеров. Возможен как анализ операторов, чьи абоненты находятся в роуминге нашего оператора, так и анализ операторов, которые предоставляют роуминг нашим абонентам.
ВЫВОДЫ
Основной результат данной работы - разработка и применение на практике никем ранее не использовавшегося профильного метода анализа деятсльности операторов.
Два главных преимущества этого метода:
- Независимость от знаний о конкретных типах мошенничества и технической составляющей мошенничества. Например, вне зависимости от конструкции SIM-box (устройство, позволяющее подставлять номер, при пропуске трафика через мобильных операторов), рассматривая только портрет деятельности мобильного оператора, можно выявить неверную маршрутизацию трафика.
- Расширяемость и гибкость. Всегда возможно добавление новых параметров в профиль деятельности. При этом не надо будет создавать новые отчеты и изменять процедуру подсчета профилей. Все, что надо будет сделать – добавить новую запись в таблицу с параметрами.
Коммерческим результатом данной работы можно считать техническое задание на внедрение системы обнаружения мошенничества HP FMS в крупном проводном операторе. В отличие от предыдущих внедрений этой системы в Росии, предполагается выделить две сущности для анализа: абонента и присоединенного оператора. В данный момент этот проект находится в стадии согласования.
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
CDR (полностью – call data record) – группа записей, содержащая информацию об одном, или o нескольких звонках. Формируется в коммутаторе, преобразуется в платформе сопряжения в удобный для биллинговой системы вид.
TMForum – интернет- ресурс, посвященный обмену опытом между крупнейшими компаниями, занимающимися телекоммуникациями.
Платформа сопряжения (англ.-mediation) – в телекоммуникационной отрасли это набор оборудования, преобразующий данные, полученные непосредственно от коммутаторов в вид, приемлемый для обработки в биллинговой системе.
Транковая группа – объединение нескольких портов коммутатора.
МРК – межрегиональная компания, в данной работе имеется в виду один из филиалов “Связьнвеста”
Присоединенный оператор – юридическое лицо, имеющее лицензию на оказание услуг телефонной связи на данной территории и сеть электрической связи с выходом на сеть связи общего пользования Российской Федерации, предоставляющий Пользователю услуги местной телефонной связи и доступ Пользователю к Услугам связи [16].
Профиль оператора – набор численных характеристик деятельности данного оператора в течение заданного периода времени: например, количество/суммарная длительность междугородних и местных, длинных и коротких, входящих и исходящих вызовов.
Сервис – разновидность действия или обещания, в обмен на которое потребитель передает поставщику некие ценности [17].
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Рудаков К.В. Алгебраическая теория универсальных и локальных ограничений для алгоритмов распознавания.
2. Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам.
3. Страница IBM о SSME. ссылка скрыта
4. Information Dynamics Lab в HP. ссылка скрыта
5. Александров С.П., Искандаров Р.А., Шеметов С.А., Чалова Ю.Е., Зосимова И.В. Гарантирование Доходов оператора связи: предпосылки возникновения и область применения. Вестник связи № 4. 2006.
6. Страница о методологии CRISP-DM. ссылка скрыта.
7. Телекоммуникации. ссылка скрыта
8. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1. Стр. 194, 329,169. Издательство “Мир”.1964.
9. Примеры анализа данных. Что такое Data Mining? ссылка скрыта
10. Frank R J, Hunt S P, Davey. Applications of Neural Networks to Telecommunication Systems. 1996.
11. Yves Moreau, Joos Vandewalle. Fraud Detection in Mobile Communications Using Supervised Neural Networks. April 1997.
12 Зосимова И.В. Методика анализа данных, полученных из информационной системы оператора связи, и численной оценки потерь доходов. Сборник кафедры СИМ МФТИ. 2005.
13. Revenue Assurance Overview. April 2005. TMForum (ссылка скрыта)
14. Michelle Dumler. Microsoft SQL Server 2005. Обзор продукта. April 2005. ссылка скрыта
15. Официальный сайт “Связьинвеста”. ссылка скрыта
16. О заключении договора на оказание услуг внутризоновой телефонной связи. ссылка скрыта
17. Джим Спорер, Пол Малио, Джон Бейли, Дэниэл Грул. Шаги к науке о сервисах. Открытые системы. №2. 2007.
ПРИЛОЖЕНИЯ
П
риложение 1. Вклад различных параметров в классы мобильных, проводных и Интернет-операторов
Cluster-1 – мобильные операторы
Cluster-2 – проводные операторы
Cluster-3 – провайдеры Интернет-услуг
Соответствие номера параметра и его значения см. в таблице 5