移動通信核心網中基于機器學習的用戶行為分析與優化

摘要：該文首先概述了機器學習算法的基本原理和應用場景。然后以用戶行為分析為重點，詳細介紹了如何利用機器學習算法對移動通信核心網中的用戶行為進行建模和分析。在此基礎上，提出了實時優化與響應策略，根據用戶行為模型進行動態的網絡優化，并采用多種分析和評估指標對實驗結果進行衡量。實驗結果表明，基于機器學習的用戶行為分析和優化調度策略可以顯著提高移動通信核心網的網絡性能，如提升用戶體驗感知、提高網絡資源使用效率。

關鍵詞：移動通信；機器學習；用戶行為

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.035

中圖分類號：TN 929.53 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2024）09-0-03

User Behavior Analysis and Optimization Based on Machine Learning in Mobile Communication Core Network

ZHU Ruochong

（China Mobile Communications Group Jiangsu Co.， Ltd.， Nanjing 210000， China）

Abstract： Firstly， the basic principles and application scenarios of machine learning algorithms are outlined. Next， with a focus on user behavior analysis， a detailed introduction was given on how to use machine learning algorithms to model and analyze user behavior in the mobile communication core network. On this basis， real-time optimization and response strategies were proposed to dynamically optimize the network based on user behavior models. Multiple analysis and evaluation indicators are used to measure the experimental results. The experimental results show that user behavior analysis and optimization scheduling strategies based on machine learning can significantly improve the network performance of mobile communication core networks， such as enhancing user experience perception and improving network resource utilization efficiency.

Keywords： mobile communication; machine learning; user behavior

1 機器學習在移動通信核心網中的應用

1.1 機器學習算法概述

機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能[1]。它通過統計學算法對大量歷史數據進行學習，進而利用生成的經驗模型指導業務。為了能滿足移動通信核心網對于訓練樣本的需求，給定一個有標簽的樣本集：

（1）

式中，N為總樣本數量；為每個樣本的D維特征向量；是一個實數標簽，每個特征向量，也為實數。此時，為了獲取更多的樣本信息，需要繼承一個樣本特征為的線性組合模型，公式如下：

（2）

式中，為參數化模型；是一個維度等于D的向量；是一個實數，利用該模型可以實現對自然語言文本的二分類任務。在式（2）中，輸入文本通過嵌入層被轉化為維度為D的向量表示，然后經過一個線性變換層，將向量表示映射到一個實數。這個實數可以被視為文本的分數，用于判斷文本屬于兩個類別中的哪一個。

在訓練過程中，通過最小化預測分數與真實分數之間的差距來優化模型。通過計算預測分數和真實分數之間的均方誤差（MSE）來衡量預測的準確性，并使用梯度下降等優化算法來調整模型的參數以最小化MSE。除了二分類任務，該模型還可以擴展到多分類任務和回歸任務。

對于多分類任務，可將式（2）中的二分類函數擴展為多分類函數，通過將實數分數映射到多個類別中的一個來預測文本所屬的類別。對于回歸任務，可將式（2）中的二分類函數替換為一個連續值函數，通過預測文本的分數來回歸文本的真實評分或其他實數值，實現對自然語言文本的高效分類和預測。

1.2 移動通信核心網中的用戶行為分析應用

針對用戶行為進行分析，運營商能夠更好地理解用戶的需求與行為模式，從而優化網絡資源配置，提升用戶體驗，并開發出潛在的商業價值。通過對用戶行為的分析，運營商可以了解不同區域和時間段的用戶業務類型和活躍度，從而根據預測合理調配網絡資源，滿足用戶需求。運營商可以發現并解決網絡中的問題，如熱點區域擁塞、通話質量差等，從而提升用戶的滿意度和忠誠度。

除了提升用戶體驗，運營商還可以通過用戶行為分析來開發新的商業價值。例如，運營商可以根據用戶的消費行為和偏好，推出符合用戶需求的個性化產品和服務，如定制的流量套餐、語音通話套餐等。此外，運營商還可以通過分析用戶的業務類型和體驗感知，推出業務體驗變現產品和服務，如直播網紅的視頻直播不卡頓保障、游戲玩家的游戲時延優化等。這些個性化、差異化的產品和服務能夠更好地滿足用戶的需求，同時也能為運營商帶來更多的商業機會和收益。運營商還可以通過用戶行為分析來優化網絡資源配置。

1.3 優化策略與方法

在移動通信領域，核心網作為整個通信網絡的心臟，負責連接、管理和控制所有用戶的通信。為了更好地理解用戶的需求和行為模式，優化網絡資源配置，提升用戶體驗，并開發出潛在的商業價值。

在進行用戶行為分析之前，首先需要收集相關的數據。這些數據包括用戶的通信記錄、位置信息、設備信息、應用類型、業務體驗感知等。收集到的數據需要進行預處理，包括清洗、格式化和整理等步驟，以保證客戶信息的質量。

對預處理后的數據進行深度挖掘和分析，可以識別出用戶的行為模式。這些行為模式把握用戶的業務使用偏好、流量使用情況等。通過對這些行為模式的識別，運營商可以更好地理解用戶的需求和行為習慣。

另外，運營商還可以利用用戶行為模式分析進行市場分析和預測。通過分析用戶的行為偏好和習慣，運營商可以更好地了解市場需求和發展趨勢，從而制定更加精準的市場策略和營銷計劃。例如，運營商可以通過分析用戶的使用行為和習慣，將用戶行為模式應用于產品設計和優化，提高用戶的使用體驗和滿意度。例如，運營商可以通過分析游戲玩家用戶的游戲時延卡頓情況，按需動態提供專載QoS保障，提高用戶的網絡使用體驗和滿意度。

通過對用戶行為的分析，運營商可以發現并解決網絡中的問題，如信號覆蓋不足、通話質量差等。此外，運營商還可以根據用戶的反饋和需求，推出新的服務和功能，如高清語音通話、上網加速套餐等，以提升用戶的滿意度和忠誠度。

2 用戶行為分析與優化實踐

2.1 數據采集與預處理

數據采集是用戶行為分析的基礎。運營商需要從各個數據源中收集客戶的通信記錄、位置信息、設備信息、業務類型、體驗速率等數據[2]。這些數據可以反映用戶的通話習慣、流量使用情況、移動軌跡以及業務體驗感知等方面的信息，為后續的分析提供豐富的素材。

2.2 用戶行為模型構建與訓練

在進行用戶行為分析之前，需要收集相關的用戶行為數據。為了確保數據的準確性和可靠性，企業需要與多個數據源進行對接，并制定統一的數據格式和標準。特征工程是用戶行為模型構建中的關鍵技術之一。通過對用戶行為數據進行特征提取和特征轉換，可以將原始數據轉化為模型可用的特征向量。在模型選擇方面，根據具體的業務場景和數據特點，可以選擇合適的機器學習算法進行模型訓練。常用的算法包括邏輯回歸、決策樹、神經網絡等。這些算法可以根據歷史用戶行為數據學習并預測新用戶的行為趨勢。在模型訓練階段，需要利用已標注的用戶行為數據進行模型訓練。通過不斷調整模型的參數和結構，可以使得模型更好地擬合訓練數據。移動用戶行為分析在某個應用場景中的應用數據見表1。

根據用戶的行為特征將用戶進行了分類，包括高活躍度用戶、中活躍度用戶和低活躍度用戶。通過軌跡分析，得知了用戶的常住地和工作地。通過行為模式挖掘，了解了用戶的日常活動規律和興趣偏好。根據公開信息，為用戶提供個性化的推薦服務。

2.3 實時優化與響應策略

第一，基于現有的用戶行為分析結果，根據收集到的數據，可以對用戶進行分類和畫像構建。分類可以根據用戶的使用時長、流量使用情況等指標進行，將用戶分為高活躍度用戶、中活躍度用戶和低活躍度用戶等。畫像構建則可以結合用戶的業務類型偏好、業務體驗速率等因素，對用戶的特征進行更細致的刻畫。

第二，根據用戶的實時行為數據，可以對網絡資源進行動態分配。例如，在高活躍度用戶集中的區域，可以按需增加基站的帶寬和信道資源，并對網絡進行負載均衡和容災備份，以確保用戶的通信質量。而在低活躍度用戶較多的區域，則可以適當減少資源投入，以降低成本。

第三，為了持續改進用戶體驗和提高服務質量，通過流量類型識別和質量實時檢測，建立用戶業務識別和體驗按需保障機制。例如，在大型演唱會期間，可以基于小區位置限制普通用戶的大流量業務的最小帶寬，來保障消息/支付等基礎應用正常使用。同時，對于移動直播等新型電商業務，為避免在網絡弱覆蓋或者網絡擁塞情況下影響直播服務質量，可以針對直播業務構建5G SLA感知和保障體系，實現高價值用戶的業務體驗經營，提升用戶ARPU。

3 結果與討論

3.1 分析與評估指標

移動通信核心網是移動通信系統的關鍵組成部分，負責管理和路由數據流量，以確保移動網絡的正常運行。為了更好地識別用戶行為、優化網絡性能和提高服務質量，需要對移動通信核心網用戶行為進行深入的分析和評估[3]。

第一，連接建立成功率是評估移動網絡性能的重要指標之一。它衡量的是移動用戶在嘗試建立連接時成功的概率。連接建立成功率低可能意味著網絡存在覆蓋問題、干擾問題或資源不足等問題。通過分析連接建立成功率的變化趨勢，可以確定網絡問題的成因，并采取相應的優化措施。

第二，流量使用情況是反映用戶行為特征的重要指標之一。通過對用戶的流量使用情況進行統計和分析，可以了解用戶的興趣偏好、使用習慣和需求變化。這有助于運營商制定更合理的套餐策略、流量調度策略和網絡安全策略。同時，還可以根據流量使用情況預測網絡負載和容量需求，為網絡規劃和優化提供依據。

3.2 實驗結果與性能提升

試驗結果與性能提升數據見表2。

通過對連接建立成功率、呼叫建立時長、流量使用情況等關鍵指標的分析和優化，網絡性能得到了顯著提升。連接建立成功率和切換成功率的提升意味著網絡覆蓋和干擾問題得到了改善。呼叫建立時長的減少和網絡延遲的降低則表明網絡中的瓶頸和延遲問題得到了解決。流量使用情況的增加反映了用戶需求的增長，而業務完成率和用戶滿意度的提升則證明了服務質量的改善。數據傳輸速率的提升則意味著網絡能夠更快地傳輸數據，提高了網絡的整體性能和業務體驗。

4 結束語

綜上所述，本研究論述了機器學習算法在移動通信核心網中用戶行為分析與優化方面的巨大應用潛力。結合機器學習的強大分析能力和實時優化策略，運營商能夠更有效地提高網絡性能和服務質量，滿足用戶不斷增長的需求。未來可以進一步探索如何將更多先進的機器學習技術，如深度學習、強化學習等，應用于移動通信核心網中的用戶行為分析與優化。

參考文獻

[1] 史厚兵．核心網數據挖掘下的移動通信用戶行為分析[J]．通信電源技術，2023，40（9）：145-147．

[2] 周艷聰，郝園媛．基于機器學習的運營商客戶行為分析[J]．科學技術與工程，2022，22（2）：585-592．

[3] 耿寧偉，韋森．基于用戶點擊行為的關鍵詞優化分析[J]．產業與科技論壇，2022，21（13）：82-85．