基于客户感知和大数据分析,构建热点投诉区域定位模型

近年来,移动通信网络的投诉呈现出急剧上升的趋势,为了解决目前投诉量急剧增长数据量庞大与分析处理效率低下的矛盾,制定了一个移动网络质量热点投诉模型和解决流程,用于自动统计算热点投诉区域并解决问题,从而有效地改善网络质量,提高客户满意度.     

规范电信服务,营造用户舆论监督氛围—一季度投诉热点分析

中国加入WTO在即,这对中国电信运营业将会产生非常强烈的冲击已是不争的结论。入世以后,中国电信运营业以什么去和国外电信运营企业竞争?一个是靠实力,一个是靠服务。国外电信业经过长时期的发展、完善,已经形成了一整套行之有效的服务体系,而中国电信业才刚刚破除垄断,引入竞争,服务体系尚在形成。在这种情况下和国外电信运营企业竞争是不具备任何优势的。为了让广大电信用户了解并享受到最基本的电信服务,明明白     

一种基于大数据的投诉精细化分析系统

网络投诉管理工作中,客服的后台投诉处理与运维的一线投诉处理和故障处理是两个有交叉但相互独立的工作,导致投诉处理与故障处理脱节。基于大数据的投诉精细化分析系统里,促进了投诉前期调研与后期现场处理两个环节的统计,使得投诉工作形成了闭环管理,同时,通过引入大数据技术,实施对海量投诉信息进行分析与挖掘,实现了投诉的多维度管理、指标的精细化分析、投诉预测等,为企业的资源分配、决策制订等进行了很好的支撑。     

基于大数据的运营商客户投诉热点分析

为精准解决海量数据中紧急且重要的投诉热点问题,本文以电信大数据服务平台为依托,首先利用大数据分析和处理技术,实现投诉信息热词和用户情感信息热词的筛选和统计.然后,对现有数据进行相关性分析,用主特征量代替相关度高的投诉因子,提高系统处理效率.最后,利用客户情感因素的打分和物理位置对客户投诉进行聚类,筛选出严重影响客户感知...     

一种基于经纬度的投诉场景监控系统

针对早期热点监控中的不足,提出一种基于经纬度的投诉场景监控系统。通过投诉工单中的用户投诉的经纬度数据,可以通过人工以及定时自动执行的方式,监控一定时间内某区域的投诉量,对投诉量超过设定值的区域进行告警,通知到地市相关责任人,并可自动生成投诉热点,派单进行处理,同时由系统监控热点的后期投诉量,实时监测热点处理情况。该系统与GIS平台相结合,根据不同权限,在地图上呈现投诉量、热点解决情况等相关信息。     

基于无线基站数据流量的WLAN热点网络规划

随着互联网、物联网等技术的发展和3G/4G技术的成熟,移动数据流量会持续翻倍式增长,因此需按照集团公司的"GSM+TD+LTE+WLAN"四网协调发展总体策略,才能构筑中国移动持续领先的优势。本文首先对基于无线基站数据流量的WLAN热点网络规划进行了可行性分析,然后对WLAN规划体系步骤进行说明,最后验证规划结果的有效性,从而提升客户无线带宽感知,弥补宽带接入短板。     

基于网络大数据的4G用户投诉精准定位模型

本研究是基于大数据分析技术,将4G网络的全量信令与用户投诉数据结合,关联无线小区的性能指标、告警数据,采用决策树数学建模方式,建立用户投诉质差小区模型和4G投诉精准定位模型,从而实现用户角度的无线质差小区挖掘,以及4G网络投诉定位的功能。     

基于机器学习的网络投诉预测分析

减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投诉用户的预测。该方法预测准确率较高,与其他网优系统对接后能够定位用户质差原因,使网络部门能够提前进行网络优化,提升用户满意度。     

热点覆盖中小区范围扩展的差异化偏移量设计

热点微基站作为异构部署的重要组成部分,具有部署灵活、可规划性高、室外覆盖能力强等特点.由于宏、微基站并存,干扰环境复杂,给系统的无线资源管理带来了新挑战.本文以热点覆盖的小区选择为研究内容,在小区范围扩展技术的基础上,结合每个热点微基站所处的干扰环境,设计了差异化的接入偏移量,并对其可行性进行了讨论,有效地提高了小区边缘与平均谱效率.     

移动用户投诉场景回溯系统的研究与应用

解决用户投诉是网络运营的重要课题。为了及时找到投诉的根本原因,缩短投诉处理时间,提前预知可能产生投诉的小区信息,方法是通过抓取Abis口、Nb、Mc口数据,分析用户的媒体流和信令,查询语音质差的原因和发生的时间位置。研究结果表明,该方法能准确地回溯用户投诉时的具体场景,且能在用户感知的角度对质差小区进行排序。     

基于电磁环境大数据的智能基站布设方法

基站选址优化问题是移动通信中的研究热点,一个好的基站选址方案不仅能够节约资源,而且可以提高用户的通信体验。然而,基站布设常面对的是一个多参数、多约束、非线性的复杂问题,难以通过传统的优化方法进行求解。本文提出一种基于大数据的智能基站布设方法,根据实测电磁环境大数据构建基于深度学习的电波传播模型,使传播模型更加精确;采用空间自适应学习方法,在传播模型的基础上构建基站选址优化模型。通过在每次迭代过程中以较小概率选择性能较差的基站布设点,从而避免算法陷入局部最优。     

一种基于GRNN模型的5G基站电磁辐射预测方法

为更好地表征5G基站电磁辐射水平,本文针对电磁辐射预测方法进行研究,提出了 一种基于广义回归神经网络(GRNN)模型的基站电磁辐射环境表征方法,对基站周围的理论最大辐射点接地平面处的瞬时宽带电场强度进行预测。在给定天线发射功率、5G基站与其理论最大辐射点的距离和数据传输时间的情况下,利用80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集,所得平均绝对百分比误差(MAPE)为0.087 1,运行时间为3~5 min,表现出较好的预测精确度和较快的运行速度。与其他模型进行对比,预测精确度和求解效率大幅提高,且随着基站周围区域面积增大,优势愈发明显,具有很好的场景适用性。     

基于大数据的伪基站准实时监控方法的研究

基于大数据分析对伪基站的监测进行了更进一步的研究,对目前流动式伪基站研发了手机APP快速跟踪定位,提出全新的监测和治理的新方法。依托大数据分析平台,建立了伪基站准实时监控及分析的应用,为伪基站排查工作的常态化奠定基础。通过对信令数据的分析,实现对伪基站的准实时定位以及伪基站移动轨迹的描绘,同时根据伪基站的移动轨迹确定其活动规律及与伪基站具有相同活动规律的伪基站使用者的移动号码信息,从而获取疑似伪基站使用者的手机号码信息,提升了用户感知。     

基于人工智能的基站巡检应用实践

运营商传统的通信基站巡检通过人工方式进行,不仅耗费人力,还存在安全性不高、结果不可验证、信息不全面等问题。主要介绍人工智能技术在运营商基站日常巡检领域的应用实践及面临的挑战,包括智能巡检技术及产业发展概况、运营商传统巡检向智能化转化的需求动力、智能巡检解决方案、效果评价与数据分析等。在此基础上,探讨了电信运营商未来开展AI自动巡检的应用场景与服务模式,提出了智能巡检平台的部署方案建议。     

基于分场景的基站资源拆闲研究

随着5G建设不断推进,4G建设投资压缩,在4G/5G更迭期内,4G需求在特殊场景区域依然旺盛,因此对4G网络资源挖潜工作迫在眉睫.本文提出基于分场景的4G基站资源拆闲优化方案,对于复杂组网的情况,按照场景不同将全网基站进行细化分类,针对每一类场景给出闲小区判断标准,并对拆闲基站负荷评估进行了讨论.在确保用户感知的前提下...     

Research on location privacy protection method of sensor-cloud base station

In view of the privacy security issues such as location information leakage in the interaction process between the base station and the sensor nodes in the sensor-cloud system, a base station location privacy protection algorithm based on local differential privacy(LDP) is proposed. Firstly, through the local obfuscation algorithm(LOA), the base station can get the data of the real location and the pseudo location by flipping a coin, and then send the data to the fog layer, then the obfuscation location domain set is obtained. Secondly, in order to reconstruct the location distribution of the real location and the pseudo location in the base station, the location domain of the base station is divided into several decentralized sub-regions, and a privacy location reconstruction algorithm(PLRA) is performed in each sub-region. Finally, the base station correlates the location information of each sub-region, and then uploads the data information containing the disturbance location to the fog node layer. The simulation results show that compared with the existing base station location anonymity and security technique(BLAST) algorithm, the proposed method not only reduce the algorithm’s running time and network delay, but also improve the data availability. So the proposed method can protect the location privacy of the base station more safely and efficiently.     

解决监控伪基站干扰的方法研究

伪基站对用户感知和网络指标影响巨大,但是传统分析手段在伪基站的识别和处理上耗时费力,往往还不容易发现干扰源。而且即使发现了公安系统伪基站的位置,也没有什么好的处理方法,沟通协调难度较大。最终结果就是干扰排查成本投入大、效果控制难。通过文章的介绍,可以通过采取一些手段进行规避和解决,以提高网络运行效率。     

基于ASP＋ACCESS构建边境无线电台站数据库及电磁环境数据库系统

研究B／S结构数据库的工作原理及其特点,分析了实现Web数据库的不同方法;探讨了ASP技术五个主要的内置对象和ActiveX服务器组件在边境无线电台站数据库及电磁环境数据库的应用,并介绍了如何利用ASP技术向数据库中添加、修改和删除数据;重点讨论了如何利用数据库访问组件ADO技术实现边境专用台站数据库与服务器的连接,并利用其属性和方法完成对边境专用台站数据库的访问。     

基于Citespace的大数据时代档案热点研究

文章利用知识图谱可视化软件Citespace,对2012—2017年被CNKI收录的672篇大数据时代档案学领域相关研究论文进行关键词分析,旨在对近6年研究热点进行总结,分析现阶段研究成果存在的一些问题,以期对大数据在档案学领域研究的进一步深化及发展提供借鉴。     

基于数据融合技术的单基站混合定位算法

针对传统的多基站定位容易引起通话质量干扰问题,提出了在TD-SCDMA蜂窝系统中,仅采用单个基站定位的混合定位算法(HPSR,hybrid positioning scheme with RSS).在该算法中,设计了一种新的冗余RSS数据融合模型(RDFM,RSS data fusion model)以消除非视距(NLOS,non-line-of-sight)误差,提高定位精度,并从理论推导证明了此模型的有效性.给出了运用在实际中的定位流程图,并进行了仿真验证,仿真结果表明,HPSR同时提高了TOA/AOA算法的稳定度和精确度.