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【摘要】丰富的性能数据、网络数据、用户侧数据等,有助于运营商研究用户、业务、网络三者之间的关系。但是运营商需要对海量的数据进行筛选、整理、分析,才能充分挖掘出数据的潜在使用价值。本文就此展开了讨论,详细分析了如何面向5G的移动网络用户,构建用户感知大数据分析体系。
【关键词】面向5G移动网络用户感知大数据分析体系
一、用户感知大数据分析体系
用户感知大数据分析体系主要是通过大数据的整合、分析、处理,对各种数据进行综合评价,从而了解移动用户的感知情况。虽然,不同运营商的感知体系细节不同,但是大体思路相同。先提出用户感知体系目标,再进行KPI、KQI等数据指标的细化、具体,然后构建出用户感知模型,最后进行大数据的分析、处理,得知用户感知状况。
二、5G网络架构
5G网络的架构主要包括概要级框架、架构技术、服务—端到端网络切片以及标准化拓展。其中概要级框架包括需求与网络功能映射、逻辑功能框架、基础设施平台。架构技术包括C-RAN、D-RAN、无线mesh网络、IP锚点下沉等。在服务—端到端网络切片中,网络切片是指利用虚拟化技术,对通用的网络基础设施资源进行分割,使其形成单独的个体。5G网络标准化是指ITU、IEEE、3GPP等。随着我国信息技术的发展,5G架构在逐步革新。中国移动黄宇红指出中国移动将会分三步完成5G商用。第一步是2017年到2018年,进行5G试验。第二步是2018年到2019年,进行5G商用、预商用。第三步是2019年到2020年,中国移动将会逐步形成面向运营商的技术体系,并进行业务体验测试等。
三、面向5G的移动网络用户感知大数据分析体系的架构
1.体系目标。在5G来临之前,运营商应聚焦5G,利用大数据手段,建立完善的面向网络、面向用户、面向市场的分析、评价体系,从而增强用户感知。首先,在面向网络时,可建立一体化的分析体系,实现网络、用户的精准维护、优化,增强其市场支撑力,确保5G发展的顺畅。其次,在面向客户时,应从业务分析、相应支撑方面入手,建立基础能力强、覆盖率广、业务质量高的分析体系。在面向业务时,应拓宽业务覆盖范围,尤其是要因地制宜。在不同的区域,针对不同的用户建立有效业务分析体系。2.体系数据组成及来源。移动网络用户感知分析体系的重要组成要素是数据。运营商应做好数据接入。但我们应先明确数据组成。其中主要的数据组成如下:第一,KPI数据,即能体现移动网络关键质量的指标数据。第二,路测所得出来的数据。路测是主要采集移动网络下行信号数据。第三,CQT,即在特定地点,测试出的无线数据网络的性能数据。第四,用户反馈,其主要收集渠道是电话、网络渠道。第五,MR,即手机上传的测量报告数据。第六,厂家数据,即厂家获得的故障监控、安全管理等数据。第七,经分数据,即通过经营从相关系统上获取的数据。比如用户信息、营销等。第八,其它数据,如后期不断优化的数据。3.体系架构。本文建立的用户感知体系主要是与5G网络结合,以大数据为基础,通过建立模型实现数据的分析、输出等。首先,在模逻辑结构方面,主要包括数据采集、切片分析、云存储、数据处理、结果输出。数据采集包括性能数据、运维数据、KPI数据等等。切片分析主要包括用户汇总、容量参数、栅格质量等。云存储则包括GIS服务、WEB服务器等。数据处理主要包括派单、GIS等预处理部分。结果输出包括各种数据分析图。其次,在这一模型中,大数据处理技术起到了非常重要的作用。并且,该模型运用了各种算法用以质量分析、异常订单定位、用户感知评价。以用户感知评价为例,其主要数据位于数据仓库,通过客观指标、关键指标的调用,将相关数据筛选出并构建出业务模型,而后得到评分函数,再结合函数矩阵进行评分运算,最后得出评分。最后,该体系的关键在于端到端的业务质量评估控制。并通过业务质量指标,促进客户感知的提升。另外,该体系应用的软件核心技术主要包括嵌入式内存数据库、分布式云计算集群架构、大数据存储技术、分布式并行计算平台。其中数据库主要应用了Linux多线程、索引技术。这样就能够进行数据的高效缓存、处理。群架构则是应用了云计算技术。大数据存储技术的主要作用是能够进行海量数据的存储,便于后续的整合。另外,在分布式云计算平台中,其并行计算平台能够处理海量的数据。综上所述,在5G来临时代,完善用户感知数据体系更有助于运营商的决策,也更能为用户提供更完善的服务。为此运营商应积极加快这方面的研究,并积极研发APP客户端。
参考文献
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[2]吴丹阳.基于大数据挖掘的移动互联网业务用户感知评价及应用研究[D].北京邮电大学,2016.
[3]黄毅华,孙柳益,卢洪涛,魏垚.用户感知体系优化的探讨及应用[J].移动通信,2018,42(04):90-96.
作者:蔡森 沈俊良 单位:中国移动通信集团重庆有限公司