随着移动通信技术的发展以及即将普及的5G网络,移动业务在高速发展的同时必然将迎来新一轮的爆炸式增长。虽然人们对移动网络的业务需求已经侧重于数据流量业务,但是移动话务业务仍是不可或缺的一部分。不仅如此,除了移动话务业务,固话业务也在通信市场占据着重要的地位。本文对运营商话务数据进行分析研究,通过构建异构网络,以随机游走模型为基础,针对现有算法存在的种种不足,提出了基于多维度加权的复杂网络节点影响力评估方法MHNR(Multidimensional Heterogeneity Network Rank)。MHNR 算法将话务网络分成三个不同的异质子网络,考虑到不同子网络在现实场景中所具备不同的业务意义,使用话务记录中多个维度数据对节点进行评估,采取不同的加权方案使不同类型节点影响力得分产生有必要的倾斜,得出在运营商话务网中影响力较高的用户节点和代表地理位置覆盖区域的无线基站节点,将帮助运营商在业务推广过程中进行精准营销,有利于解决运营商业务推广定位难、展业效果差的问题。本文的主要工作如下:1.研究构建基于移动电话、固话以及无线基站三类节点的异构网络。与新兴的互联网社交APP相比,运营商通话业务的优点在于每一条业务数据都能较为准确地获取通话双方的位置信息,在本文中可以用无线基站节点来反映出来。基于这种情况,本文构建了包含上述三种节点类型的异构网络拓扑,并将网络中的一些特性量化。与传统的同质网络不同,异构网络的网络结构并不是单一的,网络中的所有节点与关系并不一定是同质的,不遵循同一特性或规律。异构网络的节点与关系往往能够包含更多维、更准确的信息,使网络更立体化,有助于更准确地得出实验结论。2.研究异构网络中计算节点影响力的评估算法。在对节点影响力计算的研究当中,现有方法通常使用同构网络,使用唯一节点类型进行分析。本算法将PageRank中原有的随机游走模型与随机浏览模型优化为MHNR跳转矩阵与MHNR转移矩阵,针对随机游走思想中权重分配的弊端进行了改进,使权重计算更加科学,并且由于本文包含三种不同的异质节点且依赖于现实中具体的运营商话务网络,所以对随机游走与随机浏览模型做出了更细化、更严谨的定义与计算方式优化,使算法能够得到更准确的结果。3.为了使本文更具信服力,本文使用运营商真实话务数据与类似的基于随机游走模型的影响力评价算法来进行对比试验,实验结果证明MHNR在移动话务网络下比其它算法更有效。进一步地,为了使本文的研究成果能运用到实践中,本文设计并实现了一种基于MHNR的移动话务网数据离线分析系统,并将分析结果以REST API的形式与其它系统或Web请求进行交互。对比实验与系统实现都证明了,在移动话务网场景下,MHNR算法与现有的几种节点重要性评估算法相比,具有更好的性能。