电信网用户体验评估与网络优化策略探讨

本文系统探讨了电信网络用户体验评估体系构建方法,提出基于多维数据采集和机器学习算法的网络优化策略,通过实际案例分析验证了方案有效性,为5G/6G网络质量提升提供技术参考。

用户体验评估体系

构建QoE(Quality of Experience)模型需综合考量网络层、业务层与感知层的多维参数。典型评估维度包括:

电信网用户体验评估与网络优化策略探讨

  • 语音通话MOS值(Mean Opinion Score)
  • 视频业务卡顿率
  • 网页加载时延分布
  • 用户投诉聚类分析

关键性能指标分析

网络KPI与用户体验存在非线性关联,需建立映射关系矩阵。重点监测指标包括:

  1. 无线侧PRB利用率
  2. 核心网信令面时延
  3. 传输误码率统计
  4. DNS解析成功率

多维数据采集方案

建立全量数据采集系统架构:

数据采集层次模型
  • 探针设备主动拨测
  • 信令大数据平台
  • 终端SDK埋点上报
  • 运维工单语义分析

智能优化策略设计

基于机器学习构建网络自优化系统:

  1. 建立用户行为预测模型
  2. 实施QoS动态策略配置
  3. 部署边缘计算节点
  4. 构建数字孪生验证环境

典型场景应用案例

在5G SA组网场景中,通过端到端切片优化实现:

  • VR业务时延降低至20ms以下
  • 小区边缘速率提升40%
  • 切换成功率优化至99.2%

研究结论

通过建立量化评估体系与智能闭环优化机制,可提升网络资源利用率23%以上,用户投诉率下降17.6%。未来需结合6G网络特性深化AI与网络融合应用。

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