基于异构关联的大数据价值密度提升方法

电信大数据通常分散存储在 DPI、OIDD、CRM 等多个系统中，且格式、表述和规则在各系统中互不相同；因而，同一对象在不同系统中的多类数据很难被有效识别及完整利用，大数据分析的样本规模和特征维度严重受限，导致分析结果可信度和准确率下降。提出了电信大数据的异构关联方法与实现架构，并进行了方法的流程举例和验证，从用户维度实现了多系统间的数据融合，优化了诸如用户画像等应用的数据样本空间，从而大幅提升电信大数据价值密度。