移动网络中投诉热点问题的智能预测
网络与互联网体系结构
2020-05-07 v1
摘要
在移动网络中，投诉热点问题常常影响甚至数千用户的业务，并导致显著的经济损失和大量投诉。在本文中，我们提出一种基于实时用户信令数据预测客户投诉的方法。通过分析网络和用户业务过程，从S1接口收集的XDR数据中提取了30个与用户体验相关的关键数据字段。此外，我们利用衍生特征增强这些基本特征以进行用户体验评估，例如独热特征、统计特征和差分特征。考虑到数据不平衡的问题，我们使用LightGBM作为预测模型。LightGBM具有很强的泛化能力，并且专为处理不平衡数据而设计。我们进行的实验证明了该方案的有效性和高效性。该方法已部署于日常例行工作中，以定位投诉热点问题范围并报告受影响的用户和区域。
引用
@article{arxiv.2005.02475,
title = {Smart Prediction of the Complaint Hotspot Problem in Mobile Network},
author = {Lin Zhu and Juan Zhao and Yiting Wang and Juanlan Feng and Chao Deng and Zhenning Huang and Hui Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02475},
year = {2020}
}