目前LTE用户质差分析一般通过驱车测试和呼叫质量拨打测试等方法采集网络质量相关数据,然后进行人工回放分析,筛选出质差问题路段。为了解决人工质差分析存在的问题,创新引入机器学习对海量用户的测量报告进行建模,并结合用户定位技术,实现了对全网用户质差的有效甄别。与传统质差分析相比,新技术能够更加全面、高效、准确地对全网质差用户进行评估,减少了人工工作量,减少了对优化人员能力的依赖,具有较大的应用价值。
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