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基于KQI和KPI指标映射的模糊计算方法
被引量：
3
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作者
吴涛
董振亮
+1 位作者
董励
金建国
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期95-100,共6页
针对目前WCDMA网络最优化问题和业务质量评估体系的缺陷,给出一种基于用户感知和现网反馈的KQI-KPI指标模糊计算方法.该方法通过对应用层业务进行重新分类,建立不同业务KQI与KPI指标之间的映射关系,使原来独立的各评估指标形成相互作用...
针对目前WCDMA网络最优化问题和业务质量评估体系的缺陷,给出一种基于用户感知和现网反馈的KQI-KPI指标模糊计算方法.该方法通过对应用层业务进行重新分类,建立不同业务KQI与KPI指标之间的映射关系,使原来独立的各评估指标形成相互作用的耦合关系,再通过指标群的模糊计算即可对整个质量评估体系做出客观的诊断和评判.计算结果和实际应用表明,该方法对评估对象具有较好的普适性,结合设备优化可充分改善现网数据业务的质量,优化WCDMA数据业务质量评估方法.
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关键词
WCDMA
数据业务
质量评估
模糊关系
KPI
指标
kqi指标
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职称材料
基于特征加权ML-kNN的网页浏览业务KQI预测
被引量：
2
2
作者
谢苏
刘子巍
李克
《高技术通讯》
CAS
2021年第3期263-269,共7页
传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网...
传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网络运维智能化水平的重要手段。本文利用从普通用户终端上采集的海量业务感知数据,重点针对网页浏览业务,研究了ML-ReliefF算法在业务感知采样数据降维中的应用。在此基础上,将特征选择结果与多标记k近邻(kNN)算法相结合,提出了基于特征加权的多标记k近邻算法应用于业务关键质量指标(KQI)预测。实验结果表明,该方法可有效提高KQI预测质量。
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关键词
特征选择
智能网络运维(AIOps)
关键质量
指标
(
kqi
)
k近邻(kNN)
移动互联网(OTT)
移动众包感知(MCS)
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职称材料
题名
基于KQI和KPI指标映射的模糊计算方法
被引量：
3
1
作者
吴涛
董振亮
董励
金建国
机构
河北联合大学现代技术教育中心
河北省教育考试院信息中心
河北联合大学迁安学院
河北联合大学理学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期95-100,共6页
基金
河北省自然科学基金(批准号:F2014209108)
文摘
针对目前WCDMA网络最优化问题和业务质量评估体系的缺陷,给出一种基于用户感知和现网反馈的KQI-KPI指标模糊计算方法.该方法通过对应用层业务进行重新分类,建立不同业务KQI与KPI指标之间的映射关系,使原来独立的各评估指标形成相互作用的耦合关系,再通过指标群的模糊计算即可对整个质量评估体系做出客观的诊断和评判.计算结果和实际应用表明,该方法对评估对象具有较好的普适性,结合设备优化可充分改善现网数据业务的质量,优化WCDMA数据业务质量评估方法.
关键词
WCDMA
数据业务
质量评估
模糊关系
KPI
指标
kqi指标
Keywords
WCDMA
data service
quality evaluation
fuzzy relation
KPI index
kqi
index
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于特征加权ML-kNN的网页浏览业务KQI预测
被引量：
2
2
作者
谢苏
刘子巍
李克
机构
北京联合大学智慧城市学院
出处
《高技术通讯》
CAS
2021年第3期263-269,共7页
基金
国家自然科学基金(61841601,61972040)
北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2018CZ05)资助项目。
文摘
传统以网络为中心的移动网络运维往往是在接到用户投诉时才采取相应补救措施,随着移动互联网(OTT)业务的高速发展,这一问题愈发突出。如何在监测用户业务感知的基础上对用户业务质量进行预测预警并及时干预,是提高移动业务保障能力和网络运维智能化水平的重要手段。本文利用从普通用户终端上采集的海量业务感知数据,重点针对网页浏览业务,研究了ML-ReliefF算法在业务感知采样数据降维中的应用。在此基础上,将特征选择结果与多标记k近邻(kNN)算法相结合,提出了基于特征加权的多标记k近邻算法应用于业务关键质量指标(KQI)预测。实验结果表明,该方法可有效提高KQI预测质量。
关键词
特征选择
智能网络运维(AIOps)
关键质量
指标
(
kqi
)
k近邻(kNN)
移动互联网(OTT)
移动众包感知(MCS)
Keywords
feature selection
AI for IT operations(AIOps)
key quality indicator(
kqi
)
k-nearest neighbor(kNN)
over-the-top(OTT)
mobile crowdsensing(MCS)
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于KQI和KPI指标映射的模糊计算方法
吴涛
董振亮
董励
金建国
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
2
基于特征加权ML-kNN的网页浏览业务KQI预测
谢苏
刘子巍
李克
《高技术通讯》
CAS
2021
2
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