基于机器学习技术的LTE网络智能优化系统设计  

Intelligent LTE configuration optimization system based on machine learning technology

作　　者：王磊 

机构地区：[1]中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080

出　　处：《电信工程技术与标准化》2018年第1期39-42,共4页Telecom Engineering Technics and Standardization

摘　　要：本文描述的工具,通过使用机器学习技术中成熟的个性化推荐算法,让计算机能够自动进行不同无线场景的关键特征提取和分析,从而对LTE小区结构进行特征画像,并在各种精细化的特征场景内进行网络质量多维度评价,实现自动化挖掘和学习各个场景下的局部参数最优配置,并进行平台固化和网优经验共享。同时,基于协同过滤算法,还可按照精细场景特征进行小区粒度参数经验值的自动化学习、推荐和自动设置。In this paper, by means of the mature personalized recommendation algorithm in the machine learning technology, the computer can automatically extract and analyze the key features of different wireless scenarios.In a variety of scenarios, we can evaluate the quality of the network in order to realize the automatic mining and learning the local optimal parameters value.At the same time, based on the collaborative ？ ltering algorithm, the automatic learning, recommendation and automatic setting of the cell con？ guration parameters can also be carried out in accordance with the ？ ne scene features.

关 键 词：LTE 无线参数 机器学习 智能优化 推荐系统 协同过滤 

分 类 号：TN929.5[电子电信—通信与信息系统]