基于數據挖掘的一體化用戶感知管理研究

陳濤 張少鴻

【摘要】 本文介紹了基于數據挖掘的一體化用戶感知管理體系的設計和實現，該體系在移動網絡中實施和運用將有效提升用戶感知和提升網絡優化工程師的工作效率，并為移動運營商的網絡建設和決策提供良好參考。

【關鍵詞】 數據挖掘 用戶感知 網絡優化

一、引言

隨著企業文化服務理念的逐步深入和落實，使用各類業務的用戶對產品質量和服務是 否滿意成為運營商關注的主要目標之一。為此，在通信業內提出了“用戶感知”的概念，強 調服務和維護工作要重視用戶感知，不斷改善和提高用戶感知質量，提升業務品牌。

大群體的用戶使用行為往往可以發現網絡中存在的各種問題，因此網絡服務對象（用戶）就是網絡質量和網絡優化成果的最佳評判者。 各種業務的日常網絡優化工作只有基于用戶感知度展開，才能有效改善網絡，達到提升網絡性能的目標。

在市場形勢下，對用戶感知的關注度不斷提升！

在高度的行業市場競爭環境下，面向用戶的業務/網絡質量管理模式越來越被各大運營商高度認同。以此來確保用戶的市場份額，提高業務的收益。

用戶感知是網絡提供的質量與用戶期望的組合。（圖1）

二、用戶感知管理體系框架

QOE體系評估模型結構如下：（圖2）

如何建立一個好的用戶感知體系呢？

想要建立一個好的用戶感知體系，核心在于精確的建模技術，基礎是豐富的數據來源，同時需要豐富的優化經驗和深刻的業務理解。其中，用戶感知建模方法的選取尤為重要。

對于KQI/KPI的映射方法有很多種，NSN端到端的QOE解決方案支持多種建模方法，主要有：

數學運算（+， -， *， /， %， <， >， =）

邏輯運算（if， then， else， and， or not）

數學統計（平均，匯總，最大，最小……）

而常用的卻是權重比值算法。根據業務特性，優化經驗，預先加權定義各個KPI對業務的影響程度，運算得到最終的業務KQI，這就是權重比值算法模型的算法，舉例如下：

三、基于用戶感知的優化體系

3.1當前業務優化亟需一種新型優化管理方式

面臨的問題：復雜化

伴隨著3G網絡的發展，除容量、覆蓋以及切換等典型優化內容外，不同的業務需求、業務分布、用戶習慣、運營商策略都給當前的網絡規劃優化工作帶來新的挑戰。

需要的工作：海量化

網絡始終處于不斷的擴張建設階段，傳統工作模式，管理和優化龐大的網絡業務質量需要消耗大量的人力物力。

解決的方法：智能化

龐大的業務管理與優化工作轉向用戶感知，建立智能化、自動化和系統化是網絡運營工作發展的重要課題。

3.2現有的網絡優化是以優化人員質和量為核心

網絡優化是指對正式投入運行的網絡進行參數采集、數據分析，找出影響網絡運行質量的原因，并通過針對性的優化技術手段使網絡達到最佳運行狀態。

網絡優化涉及多種技術領域：交換技術、無線技術、頻率配置、切換和信令、話務統計分析等。

同時，網絡的不斷發展，網絡用戶數量的不斷增加，網絡設備的多樣化，對網絡優化工程師的技術也要求較高。移動通信網絡的優化是一項技術難度大、涉及范圍廣、人員素質要求較高的工作。

一般性的網絡優化工作流程如圖3。

3.3業務優化模型的創新與轉變—智能化，系統化，人性化

目前的網絡優化主要還依賴于個別技術人員的經驗，借助于單一類型的網絡數據開展以點為主的基礎網絡工作。怎么才能解決用戶感知和網絡業務性能高度相關性的科學分析呢？這就需要優秀的工程師團隊，關注網絡的指標，然后通過智能化QOE管理，面向用戶切身體驗。

3.4利用數據分析挖掘統籌管理，分析，優化用戶感知

業務優化領域的數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對網絡數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘智能型的網絡業務性能管理優化方案，改善用戶感知。需要網絡優化工程師統籌管理整體網絡，以實現網絡效益的最大化，主要是評估業務整體性能，發現QOE的根本問題，解決QOE的主要矛盾。

3.5數據分析挖掘方法在業務優化中具備全方位的應用

3.6多緯度綜合管理用戶感知，全面指導網絡運營

3.7用戶感知分析管理系統體現用戶中心的運營趨勢

用戶感知分析管理系統基于網絡承載業務系統，通過用戶感知監控、用戶感知分析、用戶感知管理三個方面進行管理，需求四個部門進行協作，四個部門的相關工作如下：

四、結束語

通過建立基于數據挖掘的一體化用戶感知管理體系，不僅為日常移動網絡優化提供了嚴謹的優化流程，保證了故障處理的及時性和有效性。

同時在移動網絡運營和市場及客戶服務方面為運營上提供良好豐富的基礎數據來源，為今后網絡的規劃優化、建設以及市場決策及客戶服務提供了有力的保障和有效的參考，進一步提了高網絡優化及維護的工作效率，有效提升用戶感知，改善用戶滿意度，提升企業形象。