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摘要：在中国联通数字化转型过程中，为了快速定位无线网络问题，在识别出质差小区后，基于CM、PM、MR等数据，制定无线网络问题根因定位算法，建立根因定位算法库。根据根因定位算法实现对质差小区的问题自动定位和分析，从而快速、准确地定位网络问题，确保用户感知，降低人工成本，提升一线工作效率。
关键词：无线网；网络优化；根因定位
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2022.01.013
概述
随着近年来移动网络的大规模建设，4G移动网络覆盖已日趋完善，但网络的日常维护工作愈加繁重，网络优化问题日益凸显。传统方法主要通过一线工程师采集网络信息，依靠工程师分析各项数据，然后人工排查覆盖、干扰、容量等各类网络问题，通过他们的经验调整基站参数，从而对网络问题进行优化。这种优化方法效率低、准确度差，对优化人员的水平要求较高，但用户感知却可能并没有得到很大提高，难以满足现在大规模网络优化的要求。在运营商数字化转型的背景下，中国联通以数字化运营为契机，基于大数据和人工智能技术的发展，采取多种措施提升用户感知。通过统一采集和解析全国基站和小区信息，建立数据分析库，以网络大数据为基础，实现对问题小区的识别和派单，把问题直达一线，主动进行维护和服务。但若依靠传统优化方法让一线工程师针对每个问题工单逐一进行分析，仍然无法避免效率低、准确率差的问题。在此背景下，本文旨在通过建立无线问题根因定位算法库，对问题小区进行根因定位，从而帮助一线人员快速定位网络问题，高效支撑生产运营。
