【摘 要】
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通过机器学习的方法分析中国电信感知指标(其中包括TCP无线侧时延、大包下载速率、VOLTE感知掉话)与传统无线KPI之间的关系,从而得到影响KQI的关键KPI以及其劣化后导致KQI劣
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通过机器学习的方法分析中国电信感知指标(其中包括TCP无线侧时延、大包下载速率、VOLTE感知掉话)与传统无线KPI之间的关系,从而得到影响KQI的关键KPI以及其劣化后导致KQI劣化的概率,并且对关键KPI进行定性分析,并将定位无线问题根因归类为覆盖、质量、干扰、容量或切换。利用该研究成果可以主动洞察全网影响感知的关键无线KPI劣化小区,并完成最终的无线问题定位,从而提升感知监控的主动化、事先化、自动化,在感知劣化问题即将出现时,及时发现问题,同时通过自动定位提高优化人员效率以及问题分析的准确度,达到快速评估优化的效果,提升用户感知。
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