论文实现异步交换机间话单稽核的自适应窗口模糊匹配方法，本文是关于交换机方面论文参考文献范文与异步交换机和稽核和模糊匹配方法相关硕士毕业论文范文.
【摘 要】 针对国内省际漫游清结算过程中,由于2/3G 网络和VoLTE 网络交换机时钟不同步导致产生的同一话单存在时间差的问题,本文提出一种基于大数据的自适应窗口模糊匹配方法,该方法能够有效降低异步交换机由于时钟不同步产生的影响,准确识别重单,从而能更好稽核话单,有效保障结算收入.该方法基于Hadoop 平台利用MapReduce 实现,极大地提高了处理性能.经实验证明,该方法在差异话单稽核的查准率有很好的表现,并在实际的生产应用中具有高精度和很好的稳定性.
【关键词】 大数据 自适应窗口 模糊匹配 话单稽核
一、引言
近年来VoLTE 业务的迅速发展,给国内省际漫游结算过程带来了机遇和挑战.VoLTE 网络下的漫游结算话单采集自AS 交换机,而2/3G 网络下的漫游结算话单采集自传统交换机.VoLTE 用户在上述两类网络中均可能产生通话,因此,漫游结算话单来源于上述两类交换机,由于这两类交换机之间存在时钟不同步问题,且这两部分结算话单之间存在部分交叉重叠的情况,给结算过程中的话单稽核带来了困难.异步交换机由于时钟不同步,对于同一通电话产生的话单可能在起始通话时间上存在秒级的差异,如果仍然使用传统精确匹配的检重方法进行重单校验则会出现重单识别率低的问题,如何在异步交换机话单间准确识别重单,从而更好的进行话单稽核,减少错单漏单的出现,保障结算的完整性和准确性就显得尤为重要.同时,目前国内省际漫游结算的2/3G 话单和VoTLE 话单日存储量高达几百GB,传统的系统处理方案已无法满足大数据量处理性能的要求.因此本文针对大数据环境下异步交换机间重单识别的问题,提出自适应窗口模糊匹配方法,此方法基于Hadoop 分布式平台,利用MapReduce 实现.
二、方法原理
为解决异步交换机间同一话单时间差的问题,本文引入时间窗口,时间差在窗口内的两条话单,在满足业务匹配规则的条件下,两侧的话单被认为是由同一通通话产生,满足国内漫游结算的要求.经研究发现,时间窗口对于话单稽核具有以下两点影响：
1. 随着时间窗口变大,两侧话单重单匹配数量表现增长；2. 时间窗口过大或者过小会影响话单重单识别的准确度.
2.1 模糊匹配方法思路
根据时间窗口特性和用户通话行为特征,本文提出自适应窗口模糊匹配算法,算法旨在有效降低异步交换机由于时钟不同步产生的影响,并达到准确检测差异话单的效果.自适应窗口模糊匹配算法实现思路如下：
1）将用户通话特征等字段组合作为key,相同key 的2/3G 话单集D 和VoTLE 话单集V,作笛卡尔积H等于D×V；
2）在笛卡尔积内,将2/3G 话单di、VoTLE 话单vi 和话单间起始通话时间的差值Δti 作为元组ui(di,vi,Δti),形成元组集U 并将U 内所有元组按时间差Δt 升序排序；
3）按序遍历元组集U,计算各时间差值Δti 的累计元组数即话单稽核匹配数S(ti),并删除元组集U 内含有(di 或vi) 的其它元组；
4）计算各个时间窗口ΔTj 的匹配度P(Tj),为该时间窗口内累积匹配数S(Tj) 与理论最大匹配数S 的比值,即P(Tj)等于S(Tj)/S,其中,S(Tj) 为时间窗口ΔTj 内各时间差值的累计元组数之和,
5）采用自适应窗口选择算法获取最佳时间窗口ΔT, 当Δti 在时间窗口内即Δti<ΔT,且满足用户通话行为的模糊匹配规则时,判定为匹配话单,反之为差异话单.
2.2 自适应窗口选择算法原理
根据时间窗口的特征,随着时间窗口△ T 逐秒递增,两侧话单稽核匹配率呈增长趋势,当匹配度对时间差的梯度gradP(Tj) → 0 时,两侧话单匹配度趋于平稳,算法达到收敛,对应的时间窗口△ T 为最佳.针对算法可能出现的局部最优问题,通过计算跨窗口匹配度变化情况予以解决,具体如下：
Pt+ΔT-Pt<δ*ΔT
其中,Pt+ΔT、Pt 分别为t+ΔT 和t 时刻的匹配度,ΔT为选择的时间窗口值,δ 为匹配度误差参数值.
自适应算法思路： 梯度gradP(Tj):等于P(Tj+1)-P(Tj), 当gradP(Tj)<δ&&Pt+ΔT-Pt<δ*Tj 时,最佳时间窗口ΔT等于Tj.实验显示的最佳时间窗口选择如图1,当ΔT等于9s 时,达到最佳,话单匹配度趋于平稳,稽核精度具有很好的表现.
2.3 算法实现
针对目前国内省际漫游几百GB/ 日的大数据量,本文利用 MapReduce 实现算法,通过Hadoop 分布式平台实现数据的快速处理.根据算法思路,伪代码如下：
三、算法评价与应用效果
本文中话单稽核的业务场景对于匹配的精确度要求很高,因此为了从定量的角度评价算法,本文通过定义查准率P 来评价算法效果,其中查准率为被正确匹配的样本数与被匹配到样本总数之比.通过实验随机抽取10 天的实验数据,对2/3G 话单和VoTLE 话单进行处理,通过自适应选择时间窗口和模糊匹配,得到算法效果评估的P 平均值为99.6175%.
可见,算法在话单稽核的查准率上均具有很好的表现,匹配误差率较低,适用于2/3G 网络和VoTLE 网络下话单之间要求高精度稽核的场景.由于实际生产应用要求对算法需要有很高的准确度和稳定性,为检查算法实施的效果,我们随机抽取实际生产100 天不同通话日期的话单进行测试统计自适应选择最佳窗口下的模糊匹配率情况,并使用直方图进行分析和评估,得到直方图如图2 所示.
从直方图可见,算法在实际生产应用中的匹配精度的均值?X等于99.5936,标准偏差s等于0.024,下限TL等于99.515, 上限TU等于99.675,公差中心M等于99.595,表明算法在实施过程中具有高准确度的同时,也具有很好的稳定可靠性.
四、总结
文本针对国内省际漫游结算过程中如何在异步交换机话单间稽核重单,从而更好的检测结算过程中错单漏单问题,提出自适应窗口模糊匹配方法,该方法能够有效降低异步交换机由于时钟不同步产生的影响,解决重单间存在时间差的问题.
针对大数据量的环境,该算法基于Hadoop 分布式平台利用MapReduce 实现,极大地提高了处理性能.经实验证明,该方法在话单稽核的查准率上有很好的表现,同时在实际的生产应用中具有高精度和很好的稳定性.
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