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基于机器算法的5G语音数智优化 助力5G客户满意度持续提升
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系人
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联系电话
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成果简介
河南移动濮阳分公司网络部为解决5G跨系统呼叫影响客户感知的问题,通过理论联系实际,不断试验探索,创新出一套“基于XGBoost机器学习算法提升5G语音回落成功率”的解决方案,该方案基于Python中的XGBoost机器学习算法对数据进行建模,通过确定特征向量,采用模型训练获取特征排序和权值输出,确定回落的最优频点和频点优先级顺序,解决了跨系统呼叫无法保证系统间网络质量的问题,实现了精准定位,有效提升了5G语音回落成功率,对提升5G用户的客户感知有明显效果。 利用本成果,海量的数据计算和分析过程可利用机器算法完成,之后的频点排序和最优选取都交由工具执行,极大的减少了人工进行数据筛选的工作量。问题的发现、定位和处理短时间就可完成,不但提升工作效率,同时可有效地节约成本。按现场处理100元/小区,10%的5G小区需要处理,共可节约成本1万元/月,同时提高效率77%。 该成果面向公司一线工作员工,操作简单,便于网络管理和优化调整 ,支持解决问题的一键输出,且具有开发成本低,页面简洁美观,使用价值极高的优势,能够建立网络问题可视化处理流程,提升网络竞争力,树立优质客户口碑,为打造5G精品网络提供有效支撑。基于Python语音 模型算法先进 本成果基于开源Python语音中的XGBoost机器学习算法,该算法提供一个监督学习的过程,通过指标导入进行模型训练,可以实现继续学习和参数调优,不仅对支持当前EPS-FB场景,对后续5G VONR语音解决仍适用,具备算法延续性。 大数据分析 问题定位精准 本成果基于数据源通过采集多天KPI数据进行汇总计算,减少了突发情况影响因素,网络问题定位精准,发现问题及时。 工具结果输出 降低处理时长 本成果的运用发现网络问题,降低处理时长具有非常积极的作用。本成果不仅适用于处理单一小区的精准回落问题,还可进行大面积的网络问题排查处理,极大的提高网络处理的及时性和有效性,提升5G客户感知。
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创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
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市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
一、算法先进 本成果基于XGBOOST机器学习算法,该算法提供一个监督学习的过程,通过指标导入进行模型训练,可以实现继续学习和参数调优,不仅对支持当前EPS-FB场景,对后续5G VONR的语音解决方案中4/5G切换仍适用。 二、降低处理时长 本成果的运用发现网络问题,降低处理时长具有非常积极的作用。本成果不仅适用于处理单一小区的精准回落问题,还可进行大面积的网络问题排查处理,极大的提高网络处理的及时性和有效性,提升5G客户感知。 三、问题定位精准 本成果基于数据源通过采集多天KPI数据进行汇总计算,减少了突发情况影响因素,网络问题定位精准,发现问题及时。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
5G作为当前公司重点推进的项目,关乎企业的发展,如何让用户“占得上,驻留稳,体验优”是当前的主要目的,本成果从提升EPS-FB回落成功率切入,以提升5G用户的语音业务感知为目的,为提升5G用户粘性,提高5G用户的驻留和5G分流比,将为后续开展5G客户发展具有积极作用。 由于前期常规操作,需要现场测试和人工手动进行数据筛选和问题定位,处理周期长,严重影响客户感知。本成果具有算法先进、降低处理时长,问题定位精准等优势。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
本成果基于XGBoost机器学习算法,课题中需要进行特征排序和权值输出,重点使用的为XGBoost中的梯度学习算法,该算法提供一个监督学习的过程,需要提前做特征选取、训练数据的获取做模型训练。具体操作方位为: 该成果面向公司一线工作员工,操作简单,便于网络管理和优化调整 ,支持解决问题的一键输出,且具有开发成本低,页面简洁美观,使用价值极高的优势,能够建立网络问题可视化处理流程,提升网络竞争力,树立优质客户口碑,为打造5G精品网络提供有效支撑。
不少于150字
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评价专家组综合意见
成果基于开源的Python语音编写,具有产品设计和实现时使用了简洁美观的界面,达到问题一键输出的效果,方便员工日常操作,提高工作效率。该成果已在公司内部使用半年,具有产品应用数据小,可移植性强,操作简单等优势,员工体验良好,推广效果极佳。 本成果适用于5G回落场景下的频率优先级选择上,可支持基于切换的EPS-FB和基于盲重定向的EPS-FB两种配置,后续仍可适用于5G VONR业务切换的频点选择。本成果可实现网络问题的快速精准定位,及时发现处理网络问题,提升用户感知。
评价专家署名
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评价专家姓名
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评价专家联系方式
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评价专家职务
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评价专家所在单位
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