移动通信网络投诉热点问题智能预警方法

摘要：

在移动通信网络中,一旦发生投诉热点问题,通常会影响大量用户的上网、通话体验,进而引发大量用户投诉,即网络投诉热点问题,该问题因其影响范围大、用户多,一旦发生往往影响恶劣,需实时监控并提前预警和处理.提出一种基于用户级信令数据的投诉热点问题预警方法.首先基于对业务逻辑的理解,选择了S1接口数据中与用户体验相关的30个关键字段;然后,提取one-hot特征、统计衍生特征和差分特征3类特征来详细刻画用户感知状况;针对数据中噪声大及正负样本不均衡等问题,采用泛化能力较强且针对样本不均衡问题有所改善的LightGBM分类器实时识别受影响的用户.这一方法可以实时输出潜在受影响的用户与区域,先于用户投诉提前处理问题或进行客户关怀,有效降低影响,提升客户体验.试验结果与某省现网部署应用均验证了算法的有效性.

关键词：投诉热点问题智能预警、信令数据、特征提取、LightGBM分类器

所属期刊栏目：35

分类号：TN915

在线出版日期：2019-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：17-24