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公开(公告)号：CN118115219A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410232689.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06Q30/0282 , G06Q30/01 , G06Q50/50 , G06F18/214 , G06F18/20 , H04L41/142 , H04L41/149 , H04L41/5061 , H04L43/08
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、满意度预测方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域。本申请提供的模型训练方法，包括：获取用户在使用宽带时的历史使用数据、以及与历史使用数据对应、且表征用户对网络质量的满意度的评价标签数据；确定历史使用数据中的目标指标数据、以及目标指标数据的目标数据类型；根据目标指标数据的目标数据类型，对目标指标数据进行数据提取处理，得到待训练指标数据；根据待训练指标数据和评价标签数据，对待训练模型进行训练，得到训练模型。本申请提供的模型训练方法、满意度预测方法实现了提升用户网络质量满意度的预测结果准确度的技术效果。
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公开(公告)号：CN115835261A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211376187.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种道路覆盖的评估方法、装置、服务器及介质，包括：对第一待评估的地理区域进行栅格化处理；获取相关的MR数据并与栅格进行匹配处理，以获取匹配后的第二待评估的地理区域；采用边框生成原理，对第二待评估的地理区域进行外扩栅格处理获取外扩后的第三待评估的地理区域；确定第三待评估的地理区域中的每个栅格的属性信息；从第三待评估的地理区域中获取多条道路的闭环区域；确定道路的闭环区域下多个道路栅格路段并获取相关XDR数据，将XDR数据与对应的MR数据进行关联处理，对道路指标进行分析处理，确定存在覆盖问题的路段。相较于现有技术，本申请提升路测效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN114698006A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210325790.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供了一种故障检测方法、装置及可读存储介质，涉及通信领域。该方法包括：确定楼宇内每个楼层的常驻用户；基于历史数据，采用时间序列模型预测楼宇内第一楼层的常驻用户在预设第一时段内的信号参数的门限；基于采集到的第一楼层的常驻用户在预设第一时段内的信号参数，以及第一楼层在预设第一时段内信号参数的门限，确定第一楼层出现故障。基于本申请提供的方法，服务器可以通过第一楼层常驻用户的信号参数判断第一楼层是否有室分小区的隐性故障。因此，可以实现高效排查室分小区的隐性故障。
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公开(公告)号：CN113947260A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111324453.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种用户满意度预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取第一初始训练数据，第一初始训练数据包括：第一时段内多个历史用户的特征数据以及多个历史用户的满意度标签；特征数据包括：网络数据、用户基础数据以及网络质量数据；针对预设满意度标签集合中的每一满意度标签，确定其对应的历史用户数量在第一时段前的波动程度；依据每一满意度标签对应的波动程度，确定第一初始训练数据对应的预设算法类型；依据预测算法类型以及第一初始训练数据，对第一预测模型进行训练；之后依据目标用户的特征数据以及第一预测模型，确定目标用户满意度预测结果。该方法从多个不同维度获取影响满意度预测的因素，提高了模型预测精确度。
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公开(公告)号：CN113766444A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111117642.6
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种故障定位方法、装置及设备，涉及通信技术，该方法包括：当确定室内信号分布系统的室分健康度值低于预设标准值时，获取室内信号分布系统的实际关键绩效指标KPI组合，实际KPI组合包括多个实际KPI值；在预设的KPI库中，确定与实际KPI组合中每个实际KPI值均相等的故障KPI组合，其中，预设的KPI库包括多组故障KPI组合，每个故障KPI组合包括多个故障KPI值，每个故障KPI组合对应有故障位置标签；根据与实际KPI组合中每个实际KPI值均相等的故障KPI组合所对应的故障位置标签，生成故障信号。本申请的方法，可以实现对室内信号分布系统的故障位置的精准定位，进而可以根据故障位置信号及时上报告警，极大的缩短了故障排查时间，提升了用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114885369B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210647369.6
申请日：2022-06-09
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种网络覆盖质量检测处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：采集待测区域内各采样点的海量测量报告MR数据；将待检测区域划分为多个栅格，每个栅格包含有多个采样点；将待测区域的地物类型属性与多个栅格进行关联；将道路进行分段处理，得到多个道路分段，每个道路分段覆盖一个栅格块，每个栅格块包含多个栅格；根据该栅格块中的采样点的MR数据确定对应的道路分段是否是网络弱覆盖问题路段；针对每个网络弱覆盖问题路段，根据栅格块中各采样点的MR数据，确定网络覆盖问题类型；在待测区域对应的地理位置中显示各网络弱覆盖问题路段的网络覆盖问题类型。本申请的方法提高了网络优化效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114363946B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202111603546.2
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04W24/08 , H04W24/02 , H04W4/02 , H04L41/0677
Abstract: 本申请提供一种室分小区网络质量监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取至少一个终端设备采集的目标室分小区的信号参数；至少一个终端设备均为目标设备类型；信号参数用于表征目标室分小区的信号质量；目标室分小区覆盖目标建筑物的至少一个楼层；根据至少一个终端设备采集的信号参数、目标设备类型和预设的指纹库，确定至少一个终端设备在目标建筑物内所处的目标楼层；指纹库包括设备类型、信号参数和楼层之间的对应关系；根据至少一个终端设备采集的信号参数和目标楼层对应目标设备类型的信号参数阈值，确定目标室分小区在目标楼层是否发生网络故障；若确定目标楼层发生网络故障，则输出目标楼层发生网络故障的提示信息。
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公开(公告)号：CN115175233A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210787995.5
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种语音质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信领域。方法包括：获取待评估终端在待评估时段下的话单数据；从所述待评估终端的话单数据中，获得所述待评估终端的特征数据；其中，所述特征数据包括实时传输协议通信参数和时延参数；将所述待评估终端的特征数据输入至语音质量评估模型，获得所述语音质量评估模型输出的所述待评估终端在待评估时段下的语音质量评估结果；其中，所述语音质量评估模型为基于极端梯度提升算法建立，并经过训练的模型。本申请的方案，能够实现语音质量的监控和分析。
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公开(公告)号：CN114885369A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210647369.6
申请日：2022-06-09
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种网络覆盖质量检测处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：采集待测区域内各采样点的海量测量报告MR数据；将待检测区域划分为多个栅格，每个栅格包含有多个采样点；将待测区域的地物类型属性与多个栅格进行关联；将道路进行分段处理，得到多个道路分段，每个道路分段覆盖一个栅格块，每个栅格块包含多个栅格；根据该栅格块中的采样点的MR数据确定对应的道路分段是否是网络弱覆盖问题路段；针对每个网络弱覆盖问题路段，根据栅格块中各采样点的MR数据，确定网络覆盖问题类型；在待测区域对应的地理位置中显示各网络弱覆盖问题路段的网络覆盖问题类型。本申请的方法提高了网络优化效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114745289A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210408256.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: H04L41/142 , H04L41/147 , H04L43/08 , H04W24/08 , H04W24/10
Abstract: 本申请提供的一种网络性能数据的预测方法、装置、存储介质及设备，首先获取终端设备发送的待检测小区的至少一组测量报告数据；然后，将至少一组测量报告数据输入训练后的决策树模型，并获取训练后的决策树模型输出的预测结果，训练后的决策树模型是通过历史网络性能数据和历史测量报告数据训练生成的，决策树模型用于通过循环迭代输出回归的预测结果，预测结果包括至少一组测量报告数据分别对应的网络性能数据的预测值。通过该方式，由于可以根据终端设备发送的测量报告数据及训练后的决策树模型，获取终端设备对应的下行信干噪比数据的预测值，从而有效地提高了下行信干噪比数据的获取效率。
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