移动网络投诉预警：基于信令数据的智能方法

"移动通信网络投诉热点问题智能预警方法通过分析用户级信令数据，采用特征提取和LightGBM分类器实现对投诉热点问题的实时预警，以提升客户体验和降低影响。" 移动通信网络投诉热点问题是一个重要的关注点，因为它们直接影响到大量用户的网络服务质量和满意度。这些问题可能导致用户的上网、通话体验严重下降，从而引发大量投诉。因此，建立一个有效的智能预警系统至关重要，它能提前发现并处理这些问题，避免用户投诉的发生。 本文提出的解决方案是基于用户级的信令数据进行投诉热点问题的预测。信令数据是移动通信网络中用于追踪用户行为和服务质量的关键信息来源，它记录了用户与网络交互的详细过程。在S1接口数据中，选取了30个与用户体验密切相关的字段，这些字段可能包括连接状态、数据传输速率、呼叫成功率等关键指标。 特征提取是预警方法的核心部分。文章提到了三种特征类型：one-hot编码特征用于表示离散型数据，如用户使用的特定服务或设备类型；统计衍生特征则通过计算如平均值、标准差等统计量来描述用户活动的规律性；差分特征则关注用户状态的变化，比如连接中断的频率。这些特征共同描绘了用户感知的服务质量情况。 由于数据中可能存在噪声且正负样本不均衡（即正常状态与异常状态的用户比例悬殊），选择了一个具备强大泛化能力和对样本不平衡问题有改进的LightGBM分类器。LightGBM是一种梯度提升决策树模型，其优化了计算效率，能有效地处理大规模数据集，并且在处理不平衡数据时表现出色。通过训练这个模型，可以实时识别出可能受到影响的用户和区域，以便及时采取措施，如故障修复或客户服务干预，从而减轻问题的影响，提高客户满意度。 实验结果显示以及在某省的实际网络部署应用中，这种方法都证明了其有效性。通过智能预警，通信运营商可以更主动地管理网络性能，提前解决问题，从而避免大规模的用户投诉，提高网络服务质量，并维护良好的品牌形象。这种方法的实施对于现代移动通信网络的运维管理具有重要的实践价值。