32gd01基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)模式的4g客戶性能感知預(yù)判技術(shù)研究及應(yīng)用v

1、廣東公司編號(hào)：GD-012015年11月基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)模式的4G客戶性能感知預(yù)判技術(shù)研究及應(yīng)用1 項(xiàng)目背景互聯(lián)網(wǎng)+ 2015年3月5日，李克強(qiáng)總理在政府工作報(bào)告中提出 互聯(lián)網(wǎng)+行動(dòng)計(jì)劃，作為運(yùn)營(yíng)商，應(yīng)為“互聯(lián)網(wǎng)+”計(jì)劃提供持續(xù)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，支撐通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的方式改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。端到端感知保障 2015年1月網(wǎng)絡(luò)工作會(huì)上，集團(tuán)劉副總裁要求全面推進(jìn)基于客戶感知的端到端業(yè)務(wù)質(zhì)量保障機(jī)制。為了落實(shí)公司戰(zhàn)略，集團(tuán)公司技術(shù)部下達(dá)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)及應(yīng)用等集團(tuán)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃。 基于上述要求，以及業(yè)務(wù)鏈長(zhǎng)、傳統(tǒng)預(yù)判技術(shù)存在片面性及效率的現(xiàn)狀，項(xiàng)目組開(kāi)展基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)模式的4G客戶性能感知預(yù)判技術(shù)的研究?，F(xiàn)狀1：4G業(yè)務(wù)

2、鏈更長(zhǎng)更開(kāi)放，客戶感知問(wèn)題的預(yù)判難度加大現(xiàn)狀2：傳統(tǒng)路測(cè)、網(wǎng)絡(luò)側(cè)信令分析等預(yù)判技術(shù)存在片面性和效率問(wèn)題多模多頻終端的網(wǎng)絡(luò)交互變得復(fù)雜，投訴原因多樣化，手機(jī)上網(wǎng)類投訴占比上升至48.6%需從單純面向網(wǎng)元/網(wǎng)絡(luò)維護(hù)向面向終端、網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)平臺(tái)端到端客戶感知管理轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)路測(cè)無(wú)法根本解決“用戶在哪里，業(yè)務(wù)在哪里”的問(wèn)題網(wǎng)絡(luò)側(cè)信令分析投資大、周期長(zhǎng)，滯后于業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)建設(shè)單獨(dú)基于終端側(cè)、管道側(cè)的數(shù)據(jù)挖掘具有片面性、效率低等問(wèn)題2 項(xiàng)目概況 廣東公司開(kāi)發(fā)從終端側(cè)采集客戶感知的技術(shù)，并將終端側(cè)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)PS/CS域信令結(jié)合，建立客戶感知模型，研發(fā)客戶感知問(wèn)題自動(dòng)化溯源定界分析算法，以感知模型和溯源定界算法為核心構(gòu)

3、建基于客戶感知的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析體系，達(dá)到“先于用戶發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，先于投訴解決問(wèn)題，為用戶提供持續(xù)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)”的目標(biāo)。采集層解碼運(yùn)算層應(yīng)用層流計(jì)算協(xié)同編解碼VIP客戶感知劣化預(yù)判構(gòu)建廣義投訴預(yù)警監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)速率/覆蓋黑點(diǎn)優(yōu)化支撐客戶精準(zhǔn)關(guān)懷CS及PS域原始信令采集終端側(cè)客戶感知采集客戶感知評(píng)估模型感知預(yù)判溯源采集層：完成全省LTE核心網(wǎng)絡(luò)CS及PS域S1-MME、S1-U、S6a等接口信令采集，并在終端側(cè)采集感知相關(guān)指標(biāo)解碼運(yùn)算層：使用服務(wù)器集群基于流計(jì)算框架和hadoop、spark等技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)流協(xié)同解碼和感知指標(biāo)運(yùn)算應(yīng)用層：結(jié)合網(wǎng)絡(luò)側(cè)、終端側(cè)采集到的指標(biāo)，結(jié)合感知模型進(jìn)行感知預(yù)判、預(yù)警監(jiān)控、

4、黑點(diǎn)優(yōu)化及精準(zhǔn)關(guān)懷系統(tǒng)分層架構(gòu)圖hadoop、spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)思維在項(xiàng)目中的應(yīng)用業(yè)務(wù)層硬件層基于感知采集SDK，建立感知預(yù)判探針，智能動(dòng)態(tài)采集用戶的感知異常事件作為網(wǎng)絡(luò)側(cè)信令的補(bǔ)充?？蛻舾兄u(píng)估模型流計(jì)算高速編解碼異常事件智能動(dòng)態(tài)采集多聚類溯源預(yù)判采集終端、網(wǎng)絡(luò)側(cè)多接口的感知信令數(shù)據(jù)，建立全方位的客戶感知質(zhì)量評(píng)估模型，還原用戶實(shí)際感受基于多維基線滾動(dòng)算法，采用多路由分析、多接口關(guān)聯(lián)、多協(xié)議分析三維實(shí)現(xiàn)精細(xì)化預(yù)判及定界定位基于流計(jì)算高速編解碼處理技術(shù)，提升預(yù)判的效率及實(shí)時(shí)性2 關(guān)鍵技術(shù)概況扁平化快速迭代大數(shù)據(jù)挖掘眾 包 項(xiàng)目組應(yīng)用眾包、扁平化、快速迭代等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)思維，自主研發(fā)

5、終端側(cè)異常事件采集、流計(jì)算高速編解碼、多聚類溯源預(yù)判等4項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，提升客戶感知劣化預(yù)判的時(shí)效性和準(zhǔn)確率。核心技術(shù)結(jié)構(gòu)圖3 創(chuàng)新性-1 建立客戶感知評(píng)估模型，真實(shí)反映用戶感知終端側(cè)感知：終端側(cè)采集信號(hào)覆蓋、APP交互、終端性能三大維度數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)感知：綜合接入過(guò)程質(zhì)量、用戶駐留性能、業(yè)務(wù)傳輸質(zhì)量語(yǔ)音業(yè)務(wù)感知：對(duì)語(yǔ)音過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)是否接通、接通時(shí)延、感知掉話、振鈴掉話和掛斷后二次重?fù)艿葓?chǎng)景進(jìn)行挖掘技術(shù)原理 依托終端側(cè)、網(wǎng)絡(luò)側(cè)多接口的感知信令數(shù)據(jù)，從終端側(cè)感知、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)感知、語(yǔ)音業(yè)務(wù)感知三大維度建立全量分析的端到端客戶感知質(zhì)量（Quality of Experience，QoE）評(píng)估體系，全方位反映客戶的

6、真實(shí)感知。概述 2、為了獲取最貼近客戶感知的加權(quán)模型，項(xiàng)目組采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)各指標(biāo)的權(quán)值進(jìn)行最優(yōu)化調(diào)整。通過(guò)設(shè)置預(yù)期輸出進(jìn)行迭代訓(xùn)練，使用目標(biāo)客戶的調(diào)研結(jié)果進(jìn)行反向傳播，尋找最優(yōu)的加權(quán)參數(shù)，以更加真實(shí)、準(zhǔn)確地反映客戶的網(wǎng)絡(luò)感知。1、客戶感知端到端的模型涉及終端側(cè)、管道側(cè)兩大部分，8個(gè)子部分，涉及具體的指標(biāo)24個(gè)創(chuàng)新性地解決了以往對(duì)于客戶感知不可知、不可控、不可優(yōu)的尷尬，已廣泛應(yīng)用在客戶感知預(yù)判及定位、客戶投訴處理等場(chǎng)景；經(jīng)與滿意度調(diào)研結(jié)果比較，感知模型的契合度在90%以上。成效6* 利用網(wǎng)絡(luò)側(cè)、終端側(cè)信令數(shù)據(jù)，創(chuàng)新應(yīng)用多路徑對(duì)比、多接口關(guān)聯(lián)、多協(xié)議分析的方法，實(shí)現(xiàn)用戶感知、業(yè)務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)

7、、網(wǎng)元性能的端到端縱向貫穿，自動(dòng)預(yù)判溯源定位問(wèn)題。多路徑分析技術(shù)：在用戶上網(wǎng)的數(shù)據(jù)路徑上進(jìn)行不同路由質(zhì)量對(duì)比多接口關(guān)聯(lián)分析技術(shù)：領(lǐng)先實(shí)現(xiàn)了S6a/S3/S8/SGS/Gx等接口的關(guān)聯(lián)分析，相關(guān)接口的解碼關(guān)聯(lián)和號(hào)碼回填技術(shù)處于業(yè)界領(lǐng)先地位。多協(xié)議關(guān)聯(lián)分析技術(shù)：引入跨協(xié)議關(guān)聯(lián)的分析方法，實(shí)現(xiàn)性能指標(biāo)劣化分析方法的突破3 創(chuàng)新性-2 “端”“管”聯(lián)動(dòng)，建立自動(dòng)化預(yù)判算法該技術(shù)創(chuàng)新性地解決了對(duì)于客戶感知無(wú)法預(yù)判、溯源定位的問(wèn)題，對(duì)于客戶上網(wǎng)投訴問(wèn)題的平均溯源定位時(shí)間由1天縮短至30分鐘。首次提供基于信令數(shù)據(jù)的預(yù)警能力，對(duì)vip客戶感知劣化預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。目前已廣泛應(yīng)用在廣東省移動(dòng)客戶感知預(yù)判及

8、定界分析，累計(jì)先于客戶發(fā)現(xiàn)2412個(gè)問(wèn)題，復(fù)現(xiàn)并確認(rèn)問(wèn)題2205個(gè)。概述技術(shù)原理成效用戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)感知預(yù)判定界分析示意圖n基于多維基線滾動(dòng)算法，在各聚類維度上對(duì)比監(jiān)測(cè)，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)歷史基線偏離情況預(yù)警，有效預(yù)判感知劣化。n應(yīng)用多路徑對(duì)比、多接口關(guān)聯(lián)、多協(xié)議分析的方法進(jìn)行預(yù)判：*1、在終端側(cè)采集感知相關(guān)指標(biāo)（48項(xiàng)），通過(guò)自有算法形成感知異常事件，如“上網(wǎng)異常、語(yǔ)音異常、虛假短信監(jiān)測(cè)、四網(wǎng)互操作異常”等；2、智能動(dòng)態(tài)采集算法：使用基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)的動(dòng)態(tài)采集，根據(jù)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的好壞情況動(dòng)態(tài)決策外延指標(biāo)的采集范疇，提升感知問(wèn)題預(yù)判的準(zhǔn)確性，降低指標(biāo)采集的終端資源消耗；3、快速收斂聚焦影響用戶

9、感知的問(wèn)題，聯(lián)合異常事件前后一段時(shí)間與鄰近地區(qū)的參數(shù)，對(duì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的情景進(jìn)行多維復(fù)現(xiàn)和回放。技術(shù)原理3 創(chuàng)新性-3 研發(fā)終端側(cè)感知異常采集技術(shù) 目前基于信令的分析系統(tǒng)缺乏用戶側(cè)、用戶與接入層的“最后一公里”的數(shù)據(jù)采集，項(xiàng)目組首創(chuàng)提出終端異常事件智能動(dòng)態(tài)采集技術(shù)，捕獲尚未到達(dá)網(wǎng)絡(luò)的異常，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)進(jìn)行問(wèn)題場(chǎng)景的復(fù)原，提升感知采集及問(wèn)題定位的效率。1、每月采集3.44億條感知數(shù)據(jù)，用戶異常事件430萬(wàn)條（25種），覆蓋全省60%的4G小區(qū)，部分市公司覆蓋率高達(dá)82.61%；2、支持跨運(yùn)營(yíng)商感知異常采集，支持兩個(gè)主流手機(jī)平臺(tái)（安卓、IOS）。成效概述基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)采集技術(shù)8 傳統(tǒng)的信令流

10、量數(shù)據(jù)處理采用批處理、集中式計(jì)算方式，處理效率低下。項(xiàng)目組首先提出建立基于客戶的數(shù)據(jù)流協(xié)同解碼算法，通過(guò)流計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)，利用并發(fā)處理，降低對(duì)處理器的要求，大大提升評(píng)估效率?；诳蛻舻臄?shù)據(jù)流協(xié)同解碼算法提升客戶感知預(yù)判溯源效率根據(jù)LTE現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)流模型，動(dòng)態(tài)分割移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量，高速處理用戶海量信令數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)的負(fù)載均衡策略，可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整算法精確度，并通過(guò)流計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)，保證數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。把海量實(shí)時(shí)信令信息劃分為信息單元并按數(shù)據(jù)量大小匹配到不同性能的服務(wù)器按照統(tǒng)一實(shí)時(shí)的計(jì)算規(guī)則獨(dú)立計(jì)算流計(jì)算實(shí)時(shí)高速編解碼平臺(tái)框架流量編解碼及業(yè)務(wù)識(shí)別時(shí)延從超過(guò)1天縮短到15分鐘內(nèi)，大大提升感知預(yù)判的效率；

11、信令編解碼準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)識(shí)別率達(dá)到85%，信令數(shù)據(jù)完整性從70%提升到99%。3 創(chuàng)新性-4 基于客戶的數(shù)據(jù)流協(xié)同解碼算法概述技術(shù)原理成效算法實(shí)現(xiàn)流程應(yīng)用層編解碼子層采集層*4 自主研發(fā)，擁有全部知識(shí)產(chǎn)權(quán)和軟件著作權(quán)p本項(xiàng)目共申報(bào)11項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利，其中4項(xiàng)已授權(quán)，6項(xiàng)已受理 ，1項(xiàng)申請(qǐng)中。p項(xiàng)目成果獲得2015年中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東公司技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。p項(xiàng)目的核心架構(gòu)和核心算法由我司員工自主研發(fā)，我司擁有項(xiàng)目成果的全部知識(shí)產(chǎn)權(quán)和代碼的軟件著作權(quán)。已獲得“基于流計(jì)算的客戶感知問(wèn)題的高效溯源定位系統(tǒng)、終端側(cè)感知異常事件采集及分析系統(tǒng)”兩項(xiàng)計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)。5 項(xiàng)目成果為國(guó)

12、際先進(jìn)水平n 項(xiàng)目成果經(jīng)廣東省通管局鑒定為國(guó)際先進(jìn)水平 2015年4月，廣東省通信管理局對(duì)項(xiàng)目的成果進(jìn)行了鑒定。鑒定委員會(huì)聽(tīng)取了項(xiàng)目的工作總結(jié)報(bào)告、技術(shù)研制報(bào)告等，觀看了系統(tǒng)演示，并進(jìn)行了質(zhì)詢。鑒定委員會(huì)認(rèn)為，項(xiàng)目整體技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。 n國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)未見(jiàn)相關(guān)成果報(bào)道 2015年3月， 經(jīng)廣東省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所查新，“全量分析平衡型客戶感知端到端評(píng)估體系、客戶感知問(wèn)題自動(dòng)化預(yù)判溯源定界分析算法等”在國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道6 案例：基于預(yù)判系統(tǒng)快速定位流量異常并及時(shí)封堵 項(xiàng)目組發(fā)現(xiàn)該用戶感知得分低，通過(guò)感知系統(tǒng)對(duì)聚類溯源，快速定位到杭州的服務(wù)器（121.52.*.*）在4日4:37分至4:4

13、4分向客戶推送大量無(wú)意義的數(shù)據(jù)流量，并根據(jù)行為特征預(yù)判核查，溯源出6個(gè)同類惡意服務(wù)器完成封堵，并對(duì)預(yù)判發(fā)現(xiàn)的15個(gè)未投訴的用戶進(jìn)行主動(dòng)關(guān)懷。同時(shí)及時(shí)通過(guò)新聞媒介發(fā)布處理情況，對(duì)用戶使用習(xí)慣給出建議。 友商用戶投訴流量異常廣東移動(dòng)及時(shí)封堵流量異常服務(wù)器背景11月5日晚接到某用戶流量費(fèi)用劇增投訴，如不及時(shí)處理，其將通過(guò)媒體擴(kuò)大影響。處理情況友商對(duì)比 我司基于客戶感知預(yù)判系統(tǒng)，快速定位流量異常的惡意服務(wù)器，從發(fā)現(xiàn)、封堵到新聞發(fā)布，僅用不到一天的時(shí)間，比原有手段效率提升五倍以上。 友商：同時(shí)參考媒體報(bào)道，友商用戶投訴3小時(shí)內(nèi)產(chǎn)生了近23G流量，需要補(bǔ)繳1100多元流量費(fèi)用，官方回應(yīng)在速率上存在可能，沒(méi)

14、有及時(shí)公布真正原因，失去用戶的信任。7 項(xiàng)目成效-1 系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)主要來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)和終端信令數(shù)據(jù)。目前本項(xiàng)目已完成系統(tǒng)整體架構(gòu)建設(shè)，進(jìn)入運(yùn)營(yíng)推廣階段。 整體設(shè)備規(guī)模為346臺(tái)服務(wù)器+1套滿配exadata。涵蓋全省LTE數(shù)據(jù)和語(yǔ)音信令及終端側(cè)感知數(shù)據(jù)。 目前本項(xiàng)目日均采集處理數(shù)據(jù)流量超過(guò)70TB，已實(shí)現(xiàn)全省1900萬(wàn)4G用戶的感知預(yù)判。其中眾包的形式累計(jì)發(fā)展感知預(yù)判探針用戶超10萬(wàn)，每月采集3.44億條感知異常數(shù)據(jù)。 問(wèn)題定位時(shí)長(zhǎng)從超過(guò)1天縮短到15分鐘，預(yù)判準(zhǔn)確率達(dá)92.4%(抽樣統(tǒng)計(jì))，客戶感知模型契合度達(dá)90%以上，有力支撐”先于用戶發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，先于投訴解決問(wèn)題”。系統(tǒng)落地業(yè)務(wù)建?？蛻舾兄A(yù)

15、判系統(tǒng)*7 項(xiàng)目成效-2依托客戶感知預(yù)判技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)端到端質(zhì)量不斷優(yōu)化，用戶感知持續(xù)提升。客戶感知持續(xù)優(yōu)化- LTE上網(wǎng)萬(wàn)投比 41.36 較去年下降66%-VVIP QoE感知評(píng)分 86.19 較去年提升較去年提升7.4% 業(yè)務(wù)質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化- 月均小區(qū)黑點(diǎn)排查數(shù) 866宗 比傳統(tǒng)手段提升74.95%-LTE下載速率 4326kbps 較去年提升10.9% 能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題類型覆蓋范圍 從問(wèn)題發(fā)生到主動(dòng)發(fā)現(xiàn)時(shí)延 情況說(shuō)明點(diǎn) VIP客戶群保障高價(jià)值用戶群/投訴專業(yè)戶：斷網(wǎng)、上網(wǎng)慢、某項(xiàng)業(yè)務(wù)不能使用 45000全省2/3/4G 15分鐘 通過(guò)專職團(tuán)隊(duì)開(kāi)展客戶感知保障。截至2015年9月，已開(kāi)展廣州

16、、深圳、東莞、佛山、珠海1.4萬(wàn)星級(jí)客戶推廣和運(yùn)營(yíng)，將進(jìn)行全省推廣運(yùn)營(yíng)。速率/覆蓋黑點(diǎn)整治重要小區(qū)內(nèi)用戶使用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)異常 12000全省2/3/4G 15分鐘 累計(jì)收集速率/覆蓋黑點(diǎn)28070宗，通過(guò)系統(tǒng)預(yù)判發(fā)現(xiàn)用戶感知異常事件達(dá)15412宗，并將典型問(wèn)題形成1200多個(gè)案例推送至客服，提升客服處理效率。面重點(diǎn)業(yè)務(wù)保障20項(xiàng)重點(diǎn)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)測(cè) 所有用戶全省4G 20項(xiàng)重點(diǎn)業(yè)務(wù) 15分鐘 已實(shí)現(xiàn)4G網(wǎng)絡(luò)20項(xiàng)重點(diǎn)業(yè)務(wù)全省級(jí)成功率、時(shí)延、速率指標(biāo)告警 廣義投訴預(yù)警監(jiān)控支撐客服，通過(guò)投訴建模實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱患和用戶投訴預(yù)警。已涵蓋客服提供的4萬(wàn)高價(jià)值客戶、15分鐘依托信令數(shù)據(jù)，進(jìn)行投訴建模。支撐客服中

17、心和服務(wù)管理部的對(duì)分群用戶的需求，消除網(wǎng)絡(luò)隱患，提升客服成效。目前共派發(fā)預(yù)警工單20張，解決重要隱患問(wèn)題10宗8 可推廣性強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益顯著 項(xiàng)目成果可分模塊、分層次推廣應(yīng)用，目前已經(jīng)通過(guò)公文的形式由集團(tuán)公司推廣至15個(gè)省份以及省內(nèi)21個(gè)地市使用，提升全國(guó)3億移動(dòng)用戶的網(wǎng)絡(luò)感知。集團(tuán)公司推廣公文可推廣性強(qiáng)效益可觀p節(jié)省網(wǎng)絡(luò)側(cè)信令分析預(yù)算支出：代替以往采用離線信令分析服務(wù)的模式開(kāi)展，節(jié)約6000萬(wàn)元成本支出；p節(jié)省路測(cè)人力成本：預(yù)判挖掘室內(nèi)覆蓋盲點(diǎn)等問(wèn)題，累計(jì)每年節(jié)約潛在路測(cè)費(fèi)用4000萬(wàn)；p通過(guò)本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)vip客戶上網(wǎng)投訴加速，縮短投訴處理核查流程，共計(jì)節(jié)約人力成本570萬(wàn)；p以“眾包”方

18、式低成本完成互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)43個(gè)熱點(diǎn)區(qū)域保障任務(wù)，累計(jì)節(jié)約保障投入430萬(wàn)。 項(xiàng)目產(chǎn)生了可觀的經(jīng)濟(jì)效益，累計(jì)節(jié)約支出1.1億元。并產(chǎn)生了良好的社會(huì)效益:：通過(guò)本項(xiàng)目“先于客戶發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、先于客戶解決問(wèn)題”， 為用戶提供持續(xù)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，提升客戶網(wǎng)絡(luò)滿意度13%。n模塊化推廣：核心算法、核心模塊的推廣應(yīng)用n分布式數(shù)據(jù)分析推廣：由應(yīng)用單位導(dǎo)入數(shù)據(jù)至系統(tǒng)n系統(tǒng)整體推廣：應(yīng)用單位提出系統(tǒng)的定制化需求并部署9 成果總結(jié)創(chuàng)新性項(xiàng)目具備4大創(chuàng)新點(diǎn)，項(xiàng)目成果鑒定為國(guó)際先進(jìn)總體效益可產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益（據(jù)估算， 項(xiàng)目推廣后節(jié)支1.1億元）技術(shù)先進(jìn)性自主研發(fā)的業(yè)界領(lǐng)先技術(shù),多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)首次在現(xiàn)網(wǎng)應(yīng)用可推廣性

19、項(xiàng)目成果可分層次、分場(chǎng)景推廣應(yīng)用，已推廣至15省和21個(gè)地市專利項(xiàng)目共申報(bào)11項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利自主性廣東公司自主完成核心技術(shù)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。n在2015年網(wǎng)絡(luò)工作會(huì)上，集團(tuán)公司領(lǐng)導(dǎo)指出：在體系落地的基礎(chǔ)上，廣東公司開(kāi)展4G網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)端到端質(zhì)量分析、2G高流量用戶遷移等六項(xiàng)應(yīng)用。通過(guò)“擂臺(tái)賽”實(shí)戰(zhàn)演練，驗(yàn)證了應(yīng)用的實(shí)用性、可擴(kuò)展性，為全網(wǎng)樹(shù)立了標(biāo)桿。*感謝各位專家的聆聽(tīng)！附件一、專利相關(guān)性說(shuō)明項(xiàng) 目 名 稱相關(guān)性說(shuō)明一種提高移動(dòng)終端的終端型號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率的方法及裝置該專利提出基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)語(yǔ)音、WAP上網(wǎng)信令數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶號(hào)碼-終端型號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系的可信度模型。該專利作為

20、4G客戶感知預(yù)判中的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)支撐，用于從終端維度對(duì)感知劣化問(wèn)題進(jìn)行溯源。一種異常訪問(wèn)行為的識(shí)別方法及裝置該專利基于用戶網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)行為，建立衡量用戶感知健康度的衡量體系，通過(guò)檢測(cè)影響用戶感知的異常訪問(wèn)行為，對(duì)可能造成感知劣化的因素進(jìn)行預(yù)判分析。一種識(shí)別非法國(guó)際移動(dòng)設(shè)備識(shí)別碼的方法及裝置該專利提出基于可信度模型剔除“山寨手機(jī)”等非法入網(wǎng)終端IMEI信息的算法，提升用戶中終端型號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率。該專利作為4G客戶感知預(yù)判中的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)支撐，用于從終端維度對(duì)感知劣化問(wèn)題進(jìn)行溯源。一種手機(jī)病毒特征的識(shí)別方法及裝置該專利基于用戶網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)行為，對(duì)用戶的手機(jī)病毒進(jìn)行識(shí)別和偵測(cè)。通過(guò)檢測(cè)影響用戶感知的異常訪問(wèn)

21、行為，對(duì)可能造成感知劣化的因素進(jìn)行預(yù)判分析。一種無(wú)線資源消耗評(píng)估方法及裝置該專利提出通過(guò)核心網(wǎng)流量識(shí)別以及流量與無(wú)線資源的映射模型，對(duì)用戶的無(wú)線資源消耗進(jìn)行衡量，支持用戶級(jí)、小區(qū)級(jí)、終端級(jí)。該專利為4G客戶感知在無(wú)線側(cè)劣化的預(yù)判提供支撐，將用戶的感知問(wèn)題進(jìn)行無(wú)線側(cè)的預(yù)判定界。一種定位問(wèn)題終端的方法及裝置該終端提出基于核心網(wǎng)側(cè)信令、話單，從終端、用戶、SP、核心、接入等多維度聚類分析，挖掘用戶上網(wǎng)、語(yǔ)音、短信、彩信等業(yè)務(wù)潛在問(wèn)題的方法。該專利主要用戶客戶感知的多維度預(yù)判運(yùn)算，規(guī)范化預(yù)判的流程。JAVA編譯結(jié)果文件的識(shí)別方法及識(shí)別裝置該專利通過(guò)分析選定java程序標(biāo)本的特征，構(gòu)建該標(biāo)本的特征樹(shù)，然后在未知的經(jīng)過(guò)混淆的java程序中進(jìn)行掃描匹配，將與程序標(biāo)本相同的java程序識(shí)別