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.
МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ФАКУЛЬТЕТ ОБЩЕЙ И ПРИКЛАДНОЙ ФИЗИКИ
КАФЕДРА СИСТЕМНОЙ ИНТЕГРАЦИИ И МЕНЕДЖМЕНТА
На правах рукописи
Зосимова Ирина Викторовна
ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОНЯТИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ СВЯЗИ
магистерская диссертация
Руководитель кандидат филологических наук,
доцент Рыков Владимир Васильевич
Рецензент доктор технических наук,
профессор Беляев Игорь Петрович
АННОТАЦИЯ
Работа посвящена анализу информации, полученной от крупного проводного оператора связи, в разрезе присоединенных операторов. При выполнении работы разработана методика оценки деятельности таких операторов. Суть методики заключается в сопоставлении каждому оператору набора численных характеристик, называемого профилем деятельности оператора. С помощью кластеризации профилей деятельности присоединенные операторы делятся на группы. На основании такого деления и с привлечением фонового знания о предметной области, делаются выводы о возможных случаях мошенничества со стороны этих операторов.
Основной результата работы: разработка и применение на практике методики профильного анализа операторов связи. На основании успешности данной методики было написано техническое задание на внедрение системы обнаружения мошенничества HP FMS в крупном проводном операторе связи.
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].
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
Обоснование актуальности и новизны темы 5
Цели и задачи работы 6
Структура данной работы 7
1 ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ 8
1.1 Позиционирование работы в рамках науки об услугах 8
1.2 Вывод по прецедентам 11
1.3 Извлечение данных. Методология CRISP-DM 12
1.4 Обзор существующих решений и новизна данной работы 15
2. РЕАЛИЗАЦИЯ 19
2.1 Выбор программного обеспечения 19
2.1.1. MS SQL Server 2005 19
2.1.2. SPSS Clementine 19
2.2 Этапы Data mining 19
2.2.1 Понимание бизнеса 19
2.2.2 Понимание данных 20
2.2.3 Подготовка данных. Построение профилей операторов 22
2.2.4 Моделирование. Применение двувходового объединения 26
2.2.5 Оценка. Сравнение с другими методами 28
2.2.6 Внедрение. Создание базы прецедентов 28
3 ПЕРСПЕКТИВЫ И КОММЕРЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ 30
3.1 Коммерческие применения 30
3.2 Перспективы 31
3.2.1 Анализ профиля во времени 31
3.2.2. Выбор оператора услуг междугородней связи на основании профилей 31
3.2.3 Анализ роуминг-партнеров для мобильных операторов 31
ВЫВОДЫ 32
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 33
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 34
ПРИЛОЖЕНИЯ 35
ВВЕДЕНИЕ
Обоснование актуальности и новизны темы
Актуальность темы обоснована следующими факторами:
- Потери доходов от мошеннических действий со стороны присоединенных операторов и ошибок во взаиморассчетах достигают для крупных проводных операторов до 5 % от всех доходов
- До настоящего времени не было разработано единого подхода к анализу деятельности присоединенных операторов. В существующих программных комплексах поведение присоединенных операторов анализируется в рамках разрозненного готового набора отчетов, в отличие от поведения абонентов, для анализа которого повсеместно применяется профильный подход
- Техническая составляющая мошенничества постоянно совершенствуется. Отследить технические средства мошенничества становится все труднее. Необходима методика поиска мошенничества, в которой будет оцениваться поведение элементов биллинговой системы
Раскроем более подробно основные факторы актульности темы.
В
процессе своей работы, любой оператор связи теряет доходы: как при сбоях в сети или биллинговой системе, так и в результате мошенничества со стороны абонентов или присоединенных операторов. Согласно данным Phillips Groups, потери от мошенничества составляют около 18 % всех потерь оператора связи (см. также рис.1).
Рис.1 Основные потери доходов
Для поиска мошенничества абонентов в России и в мире было предпринято много действий. В частности, широко известна и применяется почти во всех промышленных системах обнаружения мошенничества, методика построения профиля абонента. Для каждого абонента с некоторой периодичностью строится портрет (профиль) его поведения. Как правило, профиль содержит значения таких параметров, как соотношения междугородних и местных, входящих и исходящих, дневных и ночных вызовов, сделанных данным абонентом. Таким образом, каждому абоненту ставится в соответствие вектор в пространстве возможных характеристик вызовов. В случае обнаружения сильного отклонения профиля данного абонента от профилей других абонентов или от самого себя несколькими днями раньше, система предупреждает о возможном мошенничестве.
Для поиска же мошенничества операторов в функциональности крупных систем обнаружения мошенничества нет подобного интегрированного подхода: имеется только конечный набор разрозненных отчетов. Для любого крупного оператора связи, присоединенные операторы (то есть, операторы, имеющие с ним договоры) являются теми же абонентами, только с усложненной структурой. Необходим механизм, который позволит оценивать деятельность присоединенных операторов в единых терминах, едином “информационном пространстве”. Восполнить данный пробел, призвана данная работа.
Итак, новизна работы – в применении профильного метода к анализу деятельности присоединенных операторов.