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摘要：现阶段全国范围内 4G 网络高负荷、5G 网络资源利用率不足的状况依然严峻。针对此问题，提出了一种基于大数据的 5G流量迁移方案。该方案定义了多个影响因子来识别5G流量迁移高潜用户；之后，采用熵值法对目标群体划分优先级；最后，针对高优先级用户，从终端、网络、业务、服务协同匹配的角度，分别输出网络及市场牵引策略。
关键词：5G流量迁移；驻留比；协同；熵值法
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.11.006
概述
近年来，我国5G网络取得很大进展，目前已建成全球最大规模的5G网络。截至2021年8月底，我国5G基站规模已过百万，占全球总量的70%以上，已覆盖全国所有地级市、95%以上的县区及35%的乡镇；5G终端连接数突破4亿，是全球最大的用户群体，占比超过80%，遥遥领先日美韩等发达国家。
5G网络的发展和5G终端的普及使5G业务流量快速提升，截至2021年8月底，在深圳、杭州、北京等重点城市，5G流量占比已超过20%。然而从全国范围来看，4G网络高负荷、5G网络资源利用率不足的问题依然严峻。因此，运营商通过提升5G终端的登网率，引导用户从4G流量向5G网络迁移，不仅能够降低4G网络负荷、发挥5G网络价值，还可以有效提升用户感知体验。
针对上述问题，本文提出了一种基于大数据的5G流量迁移方案。该方案通过对运营商运营支撑系统（OSS）和业务支撑系统（BSS）域数据联合分析，定义了多个影响因子来识别5G流量迁移高潜用户；之后，采用熵值法对各因子进行赋权，计算各用户的高潜指数，并按照定义的优先级划分5G网络流量迁移方案的目标用户；最后，针对高优先级用户，从终端、网络、业务、服务协同匹配的角度，输出牵引策略，为网络线各部门网络规划、建设、维护、优化工作提供决策依据，为市场线各部门用户引导、终端营销、套餐签转等策略制定提供数据支撑。
