典型文献
基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践
文献摘要：
针对当前5G MR不携带用户位置信息无法实现用户网络感知精细化分析的问题,引入OTT大数据通过使用神经网络算法、DBSCAN算法等机器学习算法,建立5G用户位置预测和5G弱覆盖小区分布聚类模型,开展精细化的5G用户感知保障.研究结果表明,基于OTT数据的5G端网协同智能优化能有效提升5G优化效率,节省网络运营成本.
文献关键词：
5G端网协同;OTT数据;用户位置预测;小区聚类;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
陈锋;李张铮;连慧
作者机构：
中国联通福州分公司,福建福州350000
文献出处：
引用格式：
[1]陈锋;李张铮;连慧-.基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践)[J].邮电设计技术,2022(10):32-37
A类：
小区聚类
B类：
OTT,网协,协同智能,智能优化,MR,位置信息,现用,网络感知,精细化分析,数据通,神经网络算法,DBSCAN,机器学习算法,用户位置预测,弱覆盖,聚类模型,用户感知,优化效率,网络运营,运营成本
AB值：
0.369244
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