人工智能算法模型在运营商固网业务的应用及存在问题.doc
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1、人工智能算法模型在运营商固网业务的应用及存在问题1概述随着5G及人工智能时代的到来,通信行业的竞争也越发激烈,各大运营商都希望能在每个业务中为客户提供优质的服务,提升用户满意度,保留更多的用户,其中就包含固网业务。人工智能技术同5G技术一样刚刚登上历史舞台,都处于“婴儿期”,日后也都会茁壮成长,本文讨论人工智能算法模型今后在通信运营商实际生产环境中对固网业务用户保留维系的应用及存在的问题。当前,各个领域都开始向更智能化、通信更快的方向前进,比如美国Google、特斯拉等企业开始研发的无人驾驶汽车,中国阿里巴巴、京东等电商使用的精准营销系统,这些都是通过人工智能深度学习及机器学习算法加上快速的通
2、信网络融合而成的新技术。对于通信行业,5G与人工智能技术同样和这个领域摩擦碰撞出了火花,例如智能化的故障排查检测、智慧城市等一系列项目。在众多的5G、人工智能技术与通信行业融合的项目中,智能化运营维护就是一个非常有应用前景,并且是实实在在产生经济效益的方向,通过人工智能算法达成的智能化运维将会大大提升通信运营商的运行效率,减少之前非智能化时代的不必要开支。从通信运营商角度出发,如果可以预知用户行为,例如固网业务行为、手机离网、换机等,并且有针对性地得知用户产生一系列行为的主要原因是什么,然后,对用户进行有针对性的维系挽留,有目标性的故障问题解决,那么,对于通信运营商来说,这一个运行系统将会为其
3、保留更多的用户,带来更多的经济效益。从用户角度出发,如果通信运营商可以提早有针对性地帮助其解决使用通信产品时的问题,让其产品体验感更加舒适的话,对用户来说也是一个福音,也愿意继续使用原本的产品服务。上述的这些智能运维系统设想,都可以通过人工智能算法来实现,预知用户行为,并采取有目标的高效运维。本文以固网存量保障业务为例,阐述人工智能算法与通信运营相互合作的应用过程及后续智能化发展还需解决的问题。固网业务行为预测的智能化运维实施主要分为2个部分,第1部分为用户离网行为的预测,该部分将使用深度学习领域的人工神经网络算法,最终给出用户离网的概率,例如一个用户的离网概率为 78.5%。在建立神经网络的
4、过程中会遇到的数据清洗、变量筛选都会在下文中详细说明。第2部分为影响用户固网业务离网行为变量的重要度排名,比如,对某一用户离网行为影响较大的前 3个变量为 MOS告警数、用户上行带宽、费用。这些变量的重要度排名将会给营销维系人员一个参考,让他们有针对性地对用户进行挽留。该部分使用机器学习中决策树分支的随机森林算法。图1示出的是固网用户离网预测算法。 图1 固网用户离网预测算法在建立模型的过程中将会选取 O 侧指标、B 侧指标、故障信息、投诉信息、附属业务、用户家庭圈等数据。模型算法建立的过程中依旧存在许多问题,例如数据库的复杂程度、原始数据库的填充错误以及设计人工智能算法的工作人员对通信类数据
5、不了解等问题,这些问题都会影响最后智能化运维的效果,具体细节将在下文中讨论。图2示出的是固网用户离网预测模型。图2 固网用户离网预测模型根据前期阶段的实验结果、人工智能算法可以帮助提高通信运营商进行智能化运维,提高运维效率。2深度学习算法模型研究2.1 深度学习应用设计概述在通信行业进行人工智能化运维的改造主要包含几个方面。第1,设计人工智能算法,仔细依照业务实际情况来设计,要深入了解通信业务的过程及最终目标。第2,进行有效的数据选取,清洗整理建模所需要的数据,根据原始数据生成新的字段变量。第3,将生成验证完成的模型进行自动化运行,这一过程包含建模数据库的定时自动生成以及模型的定时自动调取数据
6、、更新输出。以固网业务离网行为预测为例,该项目的目标是帮助运营商有针对性地挽留维系固网业务用户,主要由2个部分组成。第1,由模型算法给出用户的离网概率。第2,给出对用户离网行为影响较大的几个变量排名,方便一线运维人员有目标性地与用户进行交流。2.2 人工神经网络算法在固网业务离网行为预测项目的第 1 个部分,使用了深度学习分支的人工神经网络,使用这个算法的原因是该算法较机器学习的回归模型更具有包容性,深度学习算法不需要像机器学习算法一样,需要前期对数据进行复杂的清洗来达到减少共线性,减少误差率的目的。再者,人工神经网络也比传统的回归模型具备更高的准确度。人工神经网络是模仿人类大脑神经元而形成的
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