摘要
摘要:随着移动网络和业务的飞速发展，用户感知成为各运营商关注的重点。常规感知优化需要网络优化工程师花费大量的精力进行统计、分析、定位，手段匮乏、时效性差、资源消耗多。用户感知分析系统是以现网海量KPI数据、KQI数据、基站底层日志、告警数据、操作日志等大数据为基础，通过数据标准化清洗、预处理流程，借助AI机器学习完成多维业务特征模型的构建、训练和自学习，实现无线网络感知问题的智能化检测和主动预警，并通过算法实现自动根因定位，从而提升网络问题的识别、定位和优化效率。用户感知分析系统相比人工分析效率提升70%，质差小区识别准确率98%，根因定位准确率达95%，大幅提升感知优化效率。
出版日期
2022年09月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
