在5G网络建设初期，网络部署的规模较大、复杂性较强，网管能力有限，随着5G用户数量的高速增长及应用场景的不断丰富，用户网络需求越发旺盛，5G网络质量面临严峻挑战。针对影响网络质量的关键因素进行了模块化分析，利用机器学习算法从海量数据中挖掘多维关联关系，并结合专家经验和分析算法，智能分析了网络质差根因，输出最佳优化方案。通过智能化技术手段解决网管能力不足、故障处理效率低等问题，将AI赋能和网络优化相结合，为5G网络建设提供有力支撑。
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