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机器学习算法在5G网络分流提升中的应用
被引量：
4
1
作者
王哲辉
程纪
+2 位作者
瞿安
张国龙
徐艳梅
《数字通信世界》
2022年第12期73-76,80,共5页
为提升5G网络分流能力,文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户,助力5G终端精准营销;二是利用K-M聚类算法细分客户群体特征,加速高价值客户向5G网络迁转;三是基于POI点密度及客...
为提升5G网络分流能力,文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户,助力5G终端精准营销;二是利用K-M聚类算法细分客户群体特征,加速高价值客户向5G网络迁转;三是基于POI点密度及客户价值DBSCAN聚类输出高价值小区。应用结果表明:5G分流比由1.92%提升至26.26%,具有应用推广意义。
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关键词
5G网络分流
XGBoost算法
K-M聚类算法
POI点密度
DBSCAN聚类算法
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职称材料
题名
机器学习算法在5G网络分流提升中的应用
被引量：
4
1
作者
王哲辉
程纪
瞿安
张国龙
徐艳梅
机构
中国移动通信集团新疆有限公司网络管理中心
出处
《数字通信世界》
2022年第12期73-76,80,共5页
文摘
为提升5G网络分流能力,文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户,助力5G终端精准营销;二是利用K-M聚类算法细分客户群体特征,加速高价值客户向5G网络迁转;三是基于POI点密度及客户价值DBSCAN聚类输出高价值小区。应用结果表明:5G分流比由1.92%提升至26.26%,具有应用推广意义。
关键词
5G网络分流
XGBoost算法
K-M聚类算法
POI点密度
DBSCAN聚类算法
Keywords
5G network diversion
XGBoost algorithm
K-M clustering algorithm
POI point density
DBSCAN clustering algorithm
分类号
TN929.53 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习算法在5G网络分流提升中的应用
王哲辉
程纪
瞿安
张国龙
徐艳梅
《数字通信世界》
2022
4
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