摘要：該文首先概述了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景。然后以用戶行為分析為重點(diǎn)，詳細(xì)介紹了如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)移動(dòng)通信核心網(wǎng)中的用戶行為進(jìn)行建模和分析。在此基礎(chǔ)上，提出了實(shí)時(shí)優(yōu)化與響應(yīng)策略，根據(jù)用戶行為模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，并采用多種分析和評(píng)估指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行衡量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶行為分析和優(yōu)化調(diào)度策略可以顯著提高移動(dòng)通信核心網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)性能，如提升用戶體驗(yàn)感知、提高網(wǎng)絡(luò)資源使用效率。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)通信；機(jī)器學(xué)習(xí)；用戶行為

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.035

中圖分類號(hào)：TN 929.53 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編碼：1672-7274（2024）09-0-03

User Behavior Analysis and Optimization Based on Machine Learning in Mobile Communication Core Network

ZHU Ruochong

（China Mobile Communications Group Jiangsu Co.， Ltd.， Nanjing 210000， China）

Abstract： Firstly， the basic principles and application scenarios of machine learning algorithms are outlined. Next， with a focus on user behavior analysis， a detailed introduction was given on how to use machine learning algorithms to model and analyze user behavior in the mobile communication core network. On this basis， real-time optimization and response strategies were proposed to dynamically optimize the network based on user behavior models. Multiple analysis and evaluation indicators are used to measure the experimental results. The experimental results show that user behavior analysis and optimization scheduling strategies based on machine learning can significantly improve the network performance of mobile communication core networks， such as enhancing user experience perception and improving network resource utilization efficiency.

Keywords： mobile communication; machine learning; user behavior

1 機(jī)器學(xué)習(xí)在移動(dòng)通信核心網(wǎng)中的應(yīng)用

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法概述

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能[1]。它通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而利用生成的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)業(yè)務(wù)。為了能滿足移動(dòng)通信核心網(wǎng)對(duì)于訓(xùn)練樣本的需求，給定一個(gè)有標(biāo)簽的樣本集：

（1）

式中，N為總樣本數(shù)量；為每個(gè)樣本的D維特征向量；是一個(gè)實(shí)數(shù)標(biāo)簽，每個(gè)特征向量，也為實(shí)數(shù)。此時(shí)，為了獲取更多的樣本信息，需要繼承一個(gè)樣本特征為的線性組合模型，公式如下：

（2）

式中，為參數(shù)化模型；是一個(gè)維度等于D的向量；是一個(gè)實(shí)數(shù)，利用該模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言文本的二分類任務(wù)。在式（2）中，輸入文本通過(guò)嵌入層被轉(zhuǎn)化為維度為D的向量表示，然后經(jīng)過(guò)一個(gè)線性變換層，將向量表示映射到一個(gè)實(shí)數(shù)。這個(gè)實(shí)數(shù)可以被視為文本的分?jǐn)?shù)，用于判斷文本屬于兩個(gè)類別中的哪一個(gè)。

在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)最小化預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)與真實(shí)分?jǐn)?shù)之間的差距來(lái)優(yōu)化模型。通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)和真實(shí)分?jǐn)?shù)之間的均方誤差（MSE）來(lái)衡量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并使用梯度下降等優(yōu)化算法來(lái)調(diào)整模型的參數(shù)以最小化MSE。除了二分類任務(wù)，該模型還可以擴(kuò)展到多分類任務(wù)和回歸任務(wù)。

對(duì)于多分類任務(wù)，可將式（2）中的二分類函數(shù)擴(kuò)展為多分類函數(shù)，通過(guò)將實(shí)數(shù)分?jǐn)?shù)映射到多個(gè)類別中的一個(gè)來(lái)預(yù)測(cè)文本所屬的類別。對(duì)于回歸任務(wù)，可將式（2）中的二分類函數(shù)替換為一個(gè)連續(xù)值函數(shù)，通過(guò)預(yù)測(cè)文本的分?jǐn)?shù)來(lái)回歸文本的真實(shí)評(píng)分或其他實(shí)數(shù)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言文本的高效分類和預(yù)測(cè)。

1.2 移動(dòng)通信核心網(wǎng)中的用戶行為分析應(yīng)用

針對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，運(yùn)營(yíng)商能夠更好地理解用戶的需求與行為模式，從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升用戶體驗(yàn)，并開(kāi)發(fā)出潛在的商業(yè)價(jià)值。通過(guò)對(duì)用戶行為的分析，運(yùn)營(yíng)商可以了解不同區(qū)域和時(shí)間段的用戶業(yè)務(wù)類型和活躍度，從而根據(jù)預(yù)測(cè)合理調(diào)配網(wǎng)絡(luò)資源，滿足用戶需求。運(yùn)營(yíng)商可以發(fā)現(xiàn)并解決網(wǎng)絡(luò)中的問(wèn)題，如熱點(diǎn)區(qū)域擁塞、通話質(zhì)量差等，從而提升用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。

除了提升用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)商還可以通過(guò)用戶行為分析來(lái)開(kāi)發(fā)新的商業(yè)價(jià)值。例如，運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)用戶的消費(fèi)行為和偏好，推出符合用戶需求的個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，如定制的流量套餐、語(yǔ)音通話套餐等。此外，運(yùn)營(yíng)商還可以通過(guò)分析用戶的業(yè)務(wù)類型和體驗(yàn)感知，推出業(yè)務(wù)體驗(yàn)變現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)，如直播網(wǎng)紅的視頻直播不卡頓保障、游戲玩家的游戲時(shí)延優(yōu)化等。這些個(gè)性化、差異化的產(chǎn)品和服務(wù)能夠更好地滿足用戶的需求，同時(shí)也能為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)更多的商業(yè)機(jī)會(huì)和收益。運(yùn)營(yíng)商還可以通過(guò)用戶行為分析來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置。

1.3 優(yōu)化策略與方法

在移動(dòng)通信領(lǐng)域，核心網(wǎng)作為整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的心臟，負(fù)責(zé)連接、管理和控制所有用戶的通信。為了更好地理解用戶的需求和行為模式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升用戶體驗(yàn)，并開(kāi)發(fā)出潛在的商業(yè)價(jià)值。

在進(jìn)行用戶行為分析之前，首先需要收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶的通信記錄、位置信息、設(shè)備信息、應(yīng)用類型、業(yè)務(wù)體驗(yàn)感知等。收集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗、格式化和整理等步驟，以保證客戶信息的質(zhì)量。

對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，可以識(shí)別出用戶的行為模式。這些行為模式把握用戶的業(yè)務(wù)使用偏好、流量使用情況等。通過(guò)對(duì)這些行為模式的識(shí)別，運(yùn)營(yíng)商可以更好地理解用戶的需求和行為習(xí)慣。

另外，運(yùn)營(yíng)商還可以利用用戶行為模式分析進(jìn)行市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)。通過(guò)分析用戶的行為偏好和習(xí)慣，運(yùn)營(yíng)商可以更好地了解市場(chǎng)需求和發(fā)展趨勢(shì)，從而制定更加精準(zhǔn)的市場(chǎng)策略和營(yíng)銷計(jì)劃。例如，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析用戶的使用行為和習(xí)慣，將用戶行為模式應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和優(yōu)化，提高用戶的使用體驗(yàn)和滿意度。例如，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析游戲玩家用戶的游戲時(shí)延卡頓情況，按需動(dòng)態(tài)提供專載QoS保障，提高用戶的網(wǎng)絡(luò)使用體驗(yàn)和滿意度。

通過(guò)對(duì)用戶行為的分析，運(yùn)營(yíng)商可以發(fā)現(xiàn)并解決網(wǎng)絡(luò)中的問(wèn)題，如信號(hào)覆蓋不足、通話質(zhì)量差等。此外，運(yùn)營(yíng)商還可以根據(jù)用戶的反饋和需求，推出新的服務(wù)和功能，如高清語(yǔ)音通話、上網(wǎng)加速套餐等，以提升用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。

2 用戶行為分析與優(yōu)化實(shí)踐

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集是用戶行為分析的基礎(chǔ)。運(yùn)營(yíng)商需要從各個(gè)數(shù)據(jù)源中收集客戶的通信記錄、位置信息、設(shè)備信息、業(yè)務(wù)類型、體驗(yàn)速率等數(shù)據(jù)[2]。這些數(shù)據(jù)可以反映用戶的通話習(xí)慣、流量使用情況、移動(dòng)軌跡以及業(yè)務(wù)體驗(yàn)感知等方面的信息，為后續(xù)的分析提供豐富的素材。

2.2 用戶行為模型構(gòu)建與訓(xùn)練

在進(jìn)行用戶行為分析之前，需要收集相關(guān)的用戶行為數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，企業(yè)需要與多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)接，并制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)。特征工程是用戶行為模型構(gòu)建中的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征轉(zhuǎn)換，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可用的特征向量。在模型選擇方面，根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可以選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。常用的算法包括邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法可以根據(jù)歷史用戶行為數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)新用戶的行為趨勢(shì)。在模型訓(xùn)練階段，需要利用已標(biāo)注的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過(guò)不斷調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，可以使得模型更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。移動(dòng)用戶行為分析在某個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中的應(yīng)用數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

根據(jù)用戶的行為特征將用戶進(jìn)行了分類，包括高活躍度用戶、中活躍度用戶和低活躍度用戶。通過(guò)軌跡分析，得知了用戶的常住地和工作地。通過(guò)行為模式挖掘，了解了用戶的日?；顒?dòng)規(guī)律和興趣偏好。根據(jù)公開(kāi)信息，為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。

2.3 實(shí)時(shí)優(yōu)化與響應(yīng)策略

第一，基于現(xiàn)有的用戶行為分析結(jié)果，根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，可以對(duì)用戶進(jìn)行分類和畫(huà)像構(gòu)建。分類可以根據(jù)用戶的使用時(shí)長(zhǎng)、流量使用情況等指標(biāo)進(jìn)行，將用戶分為高活躍度用戶、中活躍度用戶和低活躍度用戶等。畫(huà)像構(gòu)建則可以結(jié)合用戶的業(yè)務(wù)類型偏好、業(yè)務(wù)體驗(yàn)速率等因素，對(duì)用戶的特征進(jìn)行更細(xì)致的刻畫(huà)。

第二，根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。例如，在高活躍度用戶集中的區(qū)域，可以按需增加基站的帶寬和信道資源，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)載均衡和容災(zāi)備份，以確保用戶的通信質(zhì)量。而在低活躍度用戶較多的區(qū)域，則可以適當(dāng)減少資源投入，以降低成本。

第三，為了持續(xù)改進(jìn)用戶體驗(yàn)和提高服務(wù)質(zhì)量，通過(guò)流量類型識(shí)別和質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)，建立用戶業(yè)務(wù)識(shí)別和體驗(yàn)按需保障機(jī)制。例如，在大型演唱會(huì)期間，可以基于小區(qū)位置限制普通用戶的大流量業(yè)務(wù)的最小帶寬，來(lái)保障消息/支付等基礎(chǔ)應(yīng)用正常使用。同時(shí)，對(duì)于移動(dòng)直播等新型電商業(yè)務(wù)，為避免在網(wǎng)絡(luò)弱覆蓋或者網(wǎng)絡(luò)擁塞情況下影響直播服務(wù)質(zhì)量，可以針對(duì)直播業(yè)務(wù)構(gòu)建5G SLA感知和保障體系，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值用戶的業(yè)務(wù)體驗(yàn)經(jīng)營(yíng)，提升用戶ARPU。

3 結(jié)果與討論

3.1 分析與評(píng)估指標(biāo)

移動(dòng)通信核心網(wǎng)是移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，負(fù)責(zé)管理和路由數(shù)據(jù)流量，以確保移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。為了更好地識(shí)別用戶行為、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和提高服務(wù)質(zhì)量，需要對(duì)移動(dòng)通信核心網(wǎng)用戶行為進(jìn)行深入的分析和評(píng)估[3]。

第一，連接建立成功率是評(píng)估移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo)之一。它衡量的是移動(dòng)用戶在嘗試建立連接時(shí)成功的概率。連接建立成功率低可能意味著網(wǎng)絡(luò)存在覆蓋問(wèn)題、干擾問(wèn)題或資源不足等問(wèn)題。通過(guò)分析連接建立成功率的變化趨勢(shì)，可以確定網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的成因，并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。

第二，流量使用情況是反映用戶行為特征的重要指標(biāo)之一。通過(guò)對(duì)用戶的流量使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，可以了解用戶的興趣偏好、使用習(xí)慣和需求變化。這有助于運(yùn)營(yíng)商制定更合理的套餐策略、流量調(diào)度策略和網(wǎng)絡(luò)安全策略。同時(shí)，還可以根據(jù)流量使用情況預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和容量需求，為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化提供依據(jù)。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能提升

試驗(yàn)結(jié)果與性能提升數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

通過(guò)對(duì)連接建立成功率、呼叫建立時(shí)長(zhǎng)、流量使用情況等關(guān)鍵指標(biāo)的分析和優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)性能得到了顯著提升。連接建立成功率和切換成功率的提升意味著網(wǎng)絡(luò)覆蓋和干擾問(wèn)題得到了改善。呼叫建立時(shí)長(zhǎng)的減少和網(wǎng)絡(luò)延遲的降低則表明網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸和延遲問(wèn)題得到了解決。流量使用情況的增加反映了用戶需求的增長(zhǎng)，而業(yè)務(wù)完成率和用戶滿意度的提升則證明了服務(wù)質(zhì)量的改善。數(shù)據(jù)傳輸速率的提升則意味著網(wǎng)絡(luò)能夠更快地傳輸數(shù)據(jù)，提高了網(wǎng)絡(luò)的整體性能和業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，本研究論述了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在移動(dòng)通信核心網(wǎng)中用戶行為分析與優(yōu)化方面的巨大應(yīng)用潛力。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大分析能力和實(shí)時(shí)優(yōu)化策略，運(yùn)營(yíng)商能夠更有效地提高網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量，滿足用戶不斷增長(zhǎng)的需求。未來(lái)可以進(jìn)一步探索如何將更多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，應(yīng)用于移動(dòng)通信核心網(wǎng)中的用戶行為分析與優(yōu)化。

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