基于大数据与人工智能的无线网络个性化赋能框架
人工智能
2023-06-09 v1 网络与互联网体系结构
摘要
当前的通信网络所使用的设计方法阻碍了网络最大效率的实现。首先，尽管用户对满意服务的感知差异很大，当前网络却被设计为“通用适配”，通常过度设计以交付对各类用户皆有吸引力的服务。此外，当前网络缺乏用户级数据认知智能，而后者本可通过自动化实现快速的个性化网络决策与行动。因此，在本文中，我们提出利用 AI、大数据分析和实时非侵入式用户反馈，以赋能无线网络的个性化。基于每位用户的实际 QoS 需求和上下文，一个多目标公式使网络能够同时微管理和优化所提供的 QoS 与用户满意度水平。 moreover，为支持用户反馈的追踪与度量，我们基于容忍区（zone of tolerance）概念提出了一种用户满意度模型。进一步，我们提出了一个基于大数据与 AI 的个性化框架，将个性化集成到无线网络中。最后，我们实现了一个个性化网络原型，通过案例研究展示所提个性化概念及其潜在收益。案例研究表明，个性化如何得以实现，从而高效优化网络资源，达到以节省资源形式的特定用户满意度与收益要求水平。
引用
@article{arxiv.2306.04887,
title = {Big-data-driven and AI-based framework to enable personalization in wireless networks},
author = {Rawan Alkurd and Ibrahim Abualhaol and Halim Yanikomeroglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04887},
year = {2023}
}