基于人工智能的通信网管数据用户行为特征挖掘

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现阶段的网络优化过程中,由于基站可调性能参数、通信网管数据以及小区基站覆盖范围下的用户活动存在明显的脱节关系.导致网优工程师在实际工作中只能更多依赖经验判断去调整性能参数.该问题不仅使得不同工程师的理解不同而导致可调性能参数的“偶然性”,也使得优化过程中出现的网络问题将难以定位.目前通信网管数据作为可调性能参数以及实际用户活动之间的桥梁,数据之中必然含有两者的关键信息.现阶段通信网管数据的数量繁多且指标内容还较为抽象,需要依赖人工智能算法进行挖掘.本文将基于人工智能组合算法完成通信网管数据的潜在用户行为特征信息挖掘并指导基站可调参数依据实际的用户行为特征进行调整,优化现阶段的参数调整手段.
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