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公开(公告)号：CN109996277A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711481092.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W24/08
Abstract: 本发明提供了一种判断质差小区的方法及装置，用以实现基于用户级指标判断质差小区，解决了依照北向性能指标统计出的结果无法还原到具体用户的问题。所述方法包括：根据话单中通过S1接口传输的用户面数据，确定衡量打开网页快慢的KQI指标的测量值；根据KQI指标的测量值，确定QoE值；判断QoE值是否满足预设的话单质差条件，若是，则确定该话单为质差话单；统计该话单对应的用户所处的小区中质差话单的个数，确定该小区中质差话单的占比；判断该小区中质差话单的占比是否满足预设的小区质差条件，若是，则确定所述小区为质差小区。
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公开(公告)号：CN109996277B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201711481092.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W24/08
Abstract: 本发明提供了一种判断质差小区的方法及装置，用以实现基于用户级指标判断质差小区，解决了依照北向性能指标统计出的结果无法还原到具体用户的问题。所述方法包括：根据话单中通过S1接口传输的用户面数据，确定衡量打开网页快慢的KQI指标的测量值；根据KQI指标的测量值，确定QoE值；判断QoE值是否满足预设的话单质差条件，若是，则确定该话单为质差话单；统计该话单对应的用户所处的小区中质差话单的个数，确定该小区中质差话单的占比；判断该小区中质差话单的占比是否满足预设的小区质差条件，若是，则确定所述小区为质差小区。
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公开(公告)号：CN113052308B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN201911368087.7
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明实施例公开了一种训练目标小区识别模型的方法及目标小区识别方法。该训练目标小区识别模型的方法，包括：获取目标小区的最小化路测MDT数据；其中，目标小区为无线网络质量低于预设质量阈值的小区，MDT数据表征目标小区的无线网络质量；基于MDT数据，生成MDT数据的原始样本图像；基于原始样本图像，训练残差网络结构得到目标小区识别模型。本发明实施例能够训练出更加准确的目标小区识别模型，进而更加准确地识别目标小区。
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公开(公告)号：CN115484630A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110662884.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王博
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/142
Abstract: 本发明实施例提供一种非阻断类告警门限确定方法和系统，其中所述方法包括：基于非阻断类告警实时数据，确定出告警实时数据中的用户感知异常数据；将所述非阻断类告警实时数据及用户感知异常数据输入面板门限模型，输出用户感知异常数据次数发生跳变性变化的告警值临界点；所述发生跳变性变化的告警值临界点为告警触发门限。本发明实施例基于对用户业务感知角度对导致感知变化的拐点门限进行智能的动态监控，利用面板门限模型得到用户感知异常数据次数发生跳变性变化的告警值临界点，设置所述发生跳变性变化的告警值临界点为告警触发门限，并随着用户感知的不同进行动态调整，动态门限体现了用户感知在非阻断类告警出现变化的敏感度。
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公开(公告)号：CN113052308A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911368087.7
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种训练目标小区识别模型的方法及目标小区识别方法。该训练目标小区识别模型的方法，包括：获取目标小区的最小化路测MDT数据；其中，目标小区为无线网络质量低于预设质量阈值的小区，MDT数据表征目标小区的无线网络质量；基于MDT数据，生成MDT数据的原始样本图像；基于原始样本图像，训练残差网络结构得到目标小区识别模型。本发明实施例能够训练出更加准确的目标小区识别模型，进而更加准确地识别目标小区。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117056453A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210469303.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/295 , G06F40/35 , G06N3/0464 , G10L15/16 , G10L15/26
Abstract: 本申请涉及数据稽核技术领域，提供一种数据稽核方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：通过深度全序列卷积的神经网络语音识别框架对待处理语音文件进行语音转写，得到转写文本；通过Skip‑Gram算法结合文本匹配对转写文本进行处理，得到转写文本的待分析问题数据和问题类型；通过命名实体识别算法结合待分析问题数据和问题类型，确定候选答案集；根据候选答案集中各个候选答案的度量值确定最终答案，并将最终答案结合人工处理问卷答案进行答案稽核。本申请实施例提供的数据稽核方法精准确定出待处理语音文件的最终答案，并智能化地将最终答案与人工处理问卷答案进行稽核，减少人为主观因素的干扰，提升了数据稽核的准确率。
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公开(公告)号：CN111327450B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201811545489.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王博
Abstract: 本发明公开了一种质差原因的确定方法、装置、设备及介质，用以准确的确定引起网络质差的原因。所述质差原因的确定方法，包括：获取业务性能数据；从所述业务性能数据中提取影响网络质量的多个目标特征，并确定每个目标特征引起网络质差的概率；基于所述目标特征和每个目标特征引起网络质差的概率，确定引起网络质差的原因。
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公开(公告)号：CN118803809A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310745262.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W16/18 , G06N3/0464 , H04W24/08 , H04B17/318
Abstract: 本申请涉及移动网络技术领域，提供一种基站部署方法、装置、设备及计算机程序产品。所述基站部署方法包括：筛选目标用户中的活跃用户，所述活跃用户单日使用移动网络的时长大于预设阈值；通过服务质量模型对所述活跃用户进行测试，得到所述活跃用户的使用满意度，所述服务质量模型是基于用户移动轨迹以及用户应用使用数据构建的；通过预测神经网络模型评估各基站分布状态对应的用户满意度，所述预测神经网络模型是基于所述使用满意度和基站信号强度分布图训练得到的；根据各所述基站分布状态对应的用户满意度确定基站部署方案。本申请解决了现有基站部署方案存在的不能满足用户服务需求和体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN118797123A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310876644.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F40/289 , G06F40/268 , G06F18/23213 , G06Q50/10
Abstract: 本申请涉及大数据技术领域，提供一种投诉词汇管理方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取爬虫词汇；将所述爬虫词汇输入至投诉词汇预测模型，得到所述投诉词汇预测模型输出的投诉词汇预测结果；其中，所述投诉词汇预测模型是基于第一投诉词汇与第二投诉词汇进行训练得到的；所述第一投诉词汇为具有分类标签的词汇，所述第二投诉词汇为历史爬虫词汇；根据所述投诉词汇预测结果中各词汇的预测值，确定目标投诉词汇。本申请通过投诉词汇预测模型，对获取的爬虫词汇进行投诉词汇预测，得到爬虫词汇的预测值，进而根据各预测值确定出目标投诉词汇。由此，可以根据目标投诉词汇进行问题处理以避免用户的进一步投诉，可以提高投诉预警的效率。
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公开(公告)号：CN116992889A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210392124.3
申请日：2022-04-14
Applicant: 中国移动通信集团北京有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于投诉场景的多意图复合分析方法及装置。所述方法包括：将投诉语音转换成投诉文本；通过多意图复合分析模型根据所述投诉文本进行投诉意图分析，得到多意图复合分析结果。本申请实施例提供的基于投诉场景的多意图复合分析方法，通过先将投诉语音转换成投诉文本，再通过不同类型的投诉意图识别模型根据投诉文本进行全方位的投诉意图识别，无需人工分析，有效节省人力成本，同时避免人工分析错误，得到的多意图复合分析结果精确性高，有助于精准定位投诉问题，及时制定应对方案，提高对客户投诉的解决率。
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