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摘要：随着 5G网络的完善和 5G流量的快速增长，如何满足网络连接的多样化需求，提升客户感知保障能力，成为网络运营智能化的关键点。介绍了某省联通在无线网络智能化、潜在贬损用户识别与感知提升方面所做的探索与实践，通过整合XDR话单和专业网管等多源数据，引入熵权法、分层二元评分法等科学算法模型，结合用户体验回访结果不断迭代优化算法，实现了对潜在贬损用户的有效识别，同时在感知驱动网络问题闭环解决方面也取得了较好的效果。
关键词：无线智能化；大数据；贬损用户识别
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.05.003
无线网络智能化背景
随着中国电信和中国联通（下称“电联”）4G 共建共享的深入和 5G 网络的日益完善，现网 3G/4G/5G 多网共存，受多频段/多站型组合、电联一张网整合、多厂家协同等影响，移动网络优化与客户感知保障难度日益增加。同时，网络智能化已经成为电信运营商网络发展的战略目标，三大运营商均面向2025年L4目标，积极研发和应用 AI/网络大模型、内生智能等前沿技术，移动网络自动化与智能化成为运营商数字化转型的关键。
充分挖掘现有多源数据、引入算法模型，结合现网不断迭代的优化算法，识别潜在贬损用户，达到以客户感知驱动建、维、优问题闭环解决，不仅是运营商优先要提升的能力，也是目前移动网络客户感知提升的迫切需求。
