Journal de génie informatique et des technologies de l'information

Analyse multidimensionnelle et exploration des enregistrements de détails des appels à l'aide de l'algorithme Pattern Cube

Elusade O Moïse, Osuolale A Festus

Dans le marché émergent et très concurrentiel des télécommunications, il est impératif pour les opérateurs de télécommunications mobiles d'effectuer une analyse régulière de leurs journaux d'appels stockés massifs pour maintenir et gérer leurs nombreux abonnés. Une telle analyse de données de flux séquentiel nécessite un algorithme et des techniques d'exploration de données efficaces, compte tenu des défis posés par sa taille massive. De nombreuses applications d'exploration de données ont été adaptées à des fins similaires. Cependant, l'accent n'a pas été mis sur une exploration approfondie des enregistrements de détails des appels (CDR) en tant que données de flux séquentiel multidimensionnelles avec la surcharge de stockage qui en découle. Cet article propose un nouvel algorithme pour l'analyse multidimensionnelle des enregistrements d'appels. L'algorithme Pattern Cube (PCA) a été mis en œuvre avec un programme informatique et a établi empiriquement que : un CDR massif peut être résumé de manière significative dans un enregistrement pratique sous forme de datamart avec un gain d'environ 90 % de réduction de taille et la possibilité de traiter une énorme quantité de données à partir de n'importe quel serveur, quelle que soit la taille des données cibles. Une exploration quantitative des différents gains en ressources informatiques est menée à travers une étude expérimentale approfondie sur un échantillon de CDR adapté de MTN Communications Nigeria Limited.