【摘 要】
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传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户
【基金项目】
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国家自然科学基金(61841601,61972040),北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2018CZ05)资助项目
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传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网络运维智能化水平的重要手段。本文利用从普通用户终端上采集的海量业务感知数据,重点针对网页浏览业务,研究了ML-ReliefF算法在业务感知采样数据降维中的应用。在此基础上,将特征选择结果与多标记k近邻(kNN)算法相结合,提出了基于特征加权的多标记k近邻算法应用于业务关键质量指标(KQ
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