Smart prediction of the complaint hotspot problem inmobile network作者：朱琳［1］;赵娟［1］;王伊婷［1］;冯俊兰［1］;邓超［1］作者机构：［1］中国移动通信有限公司研究院,北京 100053出版物刊名：电信科学页码：17-24 页年卷期：2019 年 第 5 期主题词：投诉热点问题智能预警;信令数据;特征提取；LightGBM分类器摘要： 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。