【摘要】 本文介绍了基于数据挖掘的一体化用户感知管理体系的设计和实现，该体系在移动网络中实施和运用将有效提升用户感知和提升网络优化工程师的工作效率，并为移动运营商的网络建设和决策提供良好参考。
　　【关键词】 数据挖掘 用户感知 网络优化
　　一、引言
　　随着企业文化服务理念的逐步深入和落实，使用各类业务的用户对产品质量和服务是 否满意成为运营商关注的主要目标之一。为此，在通信业内提出了“用户感知”的概念，强 调服务和维护工作要重视用户感知，不断改善和提高用户感知质量，提升业务品牌。
　　大群体的用户使用行为往往可以发现网络中存在的各种问题，因此网络服务对象（用户）就是网络质量和网络优化成果的最佳评判者。 各种业务的日常网络优化工作只有基于用户感知度展开，才能有效改善网络，达到提升网络性能的目标。
　　在市场形势下，对用户感知的关注度不断提升！
　　在高度的行业市场竞争环境下，面向用户的业务/网络质量管理模式越来越被各大运营商高度认同。以此来确保用户的市场份额，提高业务的收益。
　　用户感知是网络提供的质量与用户期望的组合。（图1）
　　二、用户感知管理体系框架
　　QOE体系评估模型结构如下：（图2）
　　如何建立一个好的用户感知体系呢？
　　想要建立一个好的用户感知体系，核心在于精确的建模技术，基础是丰富的数据来源，同时需要丰富的优化经验和深刻的业务理解。其中，用户感知建模方法的选取尤为重要。
　　对于KQI/KPI的映射方法有很多种，NSN端到端的QOE解决方案支持多种建模方法，主要有：
　　数学运算（+， -， *， /， %， <， >， =）
　　逻辑运算（if， then， else， and， or not）
　　数学统计（平均，汇总，最大，最小……）
　　而常用的却是权重比值算法。根据业务特性，优化经验，预先加权定义各个KPI对业务的影响程度，运算得到最终的业务KQI，这就是权重比值算法模型的算法，举例如下：
　　三、基于用户感知的优化体系
　　3.1当前业务优化亟需一种新型优化管理方式
　　面临的问题：复杂化
　　伴随着3G网络的发展，除容量、覆盖以及切换等典型优化内容外，不同的业务需求、业务分布、用户习惯、运营商策略都给当前的网络规划优化工作带来新的挑战。
　　需要的工作：海量化
　　网络始终处于不断的扩张建设阶段，传统工作模式，管理和优化庞大的网络业务质量需要消耗大量的人力物力。
　　解决的方法：智能化
　　庞大的业务管理与优化工作转向用户感知，建立智能化、自动化和系统化是网络运营工作发展的重要课题。
　　3.2现有的网络优化是以优化人员质和量为核心
　　网络优化是指对正式投入运行的网络进行参数采集、数据分析，找出影响网络运行质量的原因，并通过针对性的优化技术手段使网络达到最佳运行状态。
　　网络优化涉及多种技术领域：交换技术、无线技术、频率配置、切换和信令、话务统计分析等。
　　同时，网络的不断发展，网络用户数量的不断增加，网络设备的多样化，对网络优化工程师的技术也要求较高。移动通信网络的优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作。
　　一般性的网络优化工作流程如图3。
　　3.3业务优化模型的创新与转变—智能化，系统化，人性化
　　目前的网络优化主要还依赖于个别技术人员的经验，借助于单一类型的网络数据开展以点为主的基础网络工作。怎么才能解决用户感知和网络业务性能高度相关性的科学分析呢？这就需要优秀的工程师团队，关注网络的指标，然后通过智能化QOE管理，面向用户切身体验。
　　3.4利用数据分析挖掘统筹管理，分析，优化用户感知
　　业务优化领域的数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对网络数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘智能型的网络业务性能管理优化方案，改善用户感知。需要网络优化工程师统筹管理整体网络，以实现网络效益的最大化，主要是评估业务整体性能，发现QOE的根本问题，解决QOE的主要矛盾。
　　3.5数据分析挖掘方法在业务优化中具备全方位的应用
　　3.6多纬度综合管理用户感知，全面指导网络运营
　　3.7用户感知分析管理系统体现用户中心的运营趋势
　　用户感知分析管理系统基于网络承载业务系统，通过用户感知监控、用户感知分析、用户感知管理三个方面进行管理，需求四个部门进行协作，四个部门的相关工作如下：
　　四、结束语
　　通过建立基于数据挖掘的一体化用户感知管理体系，不仅为日常移动网络优化提供了严谨的优化流程，保证了故障处理的及时性和有效性。
　　同时在移动网络运营和市场及客户服务方面为运营上提供良好丰富的基础数据来源，为今后网络的规划优化、建设以及市场决策及客户服务提供了有力的保障和有效的参考，进一步提了高网络优化及维护的工作效率，有效提升用户感知，改善用户满意度，提升企业形象。