基于TensorFIow深度学习框架和CART算法的视频感知分析体系研究及应用
面对移动互联网视频业务流量快速增长、视频业务感知下滑的压力，现有网络质量评价体系KPI主要是面向语音业务和网元的，在表征客户业务感知方面存在不足。目前业务层KQI有指标，但是没有行业标准。为适应视频业务快速发展、保障良好的业务感知，建立一套能够真实表征客户视频业务感知的KQI标准并创建基于而业务感知的优化方法成为迫切的需求。以大数据算法为工具，挖掘全网小区业务感知数据与无线KPI数据，找到无线侧质差原因。实现视频业务感知可度量，感知差问题可回溯、可分析，并将研究成果固化，实现视频感知优化方法的可复制、易推广，对于实现以业务感知中心驱动网络生产的目标意义重大。
视频业务客户感知 KQI阈值 KPI拐点 大数据算法
徐益帅 胡博
中国移动通信集团陕西有限公司,陕西省西安市 710072
国内会议
西安
中文
136-141
2018-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）