機(jī)器學(xué)習(xí)和5G密不可分。在管理5G龐大的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和執(zhí)行獨(dú)立智能決策的能力是十分必要的。如果沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)無(wú)法預(yù)測(cè)流量需求、安全風(fēng)險(xiǎn)和用戶行為的變化。5G愿景的基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)具有預(yù)測(cè)性和主動(dòng)性以實(shí)現(xiàn)低延遲和高可靠性的能力，而這是現(xiàn)今的4G網(wǎng)絡(luò)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。機(jī)器學(xué)習(xí)允許網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我優(yōu)化，確保前所未有的性能和服務(wù)連續(xù)性，從而可以主動(dòng)減少潛在故障。

本文探討了在5G領(lǐng)域使用機(jī)器學(xué)習(xí)的一些實(shí)例，為基于機(jī)器學(xué)習(xí)在5G 領(lǐng)域的高級(jí)應(yīng)用和分析方法指出了潛在的可能方向。隨著5G應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的要求日益增加，更加強(qiáng)大和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)將會(huì)為大幅度提高網(wǎng)絡(luò)性能，隨之而來(lái)也為用戶帶來(lái)更好的體驗(yàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中的應(yīng)用

1、性能管理

挑戰(zhàn)：在網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化帶來(lái)的超動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和向軟件定義網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)變中，在任何給定的時(shí)間了解所有系統(tǒng)和虛擬網(wǎng)絡(luò)功能以及PNFs 等性能狀態(tài)，將變得更加困難。如果沒(méi)有正確的工具，我們無(wú)法有效監(jiān)控不斷變化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，從而無(wú)法保證提供穩(wěn)定的服務(wù)。解決此問(wèn)題的傳統(tǒng)方法帶來(lái)了資源的大量浪費(fèi)，通常過(guò)度配置服務(wù)以確保穩(wěn)定性，但也有可能在服務(wù)資源不足的情況下導(dǎo)致系統(tǒng)故障。解決方案：基于機(jī)器學(xué)習(xí)主動(dòng)監(jiān)控和預(yù)測(cè)所有網(wǎng)絡(luò)組件的狀態(tài)、性能和利用率的能力，使得運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)資源以實(shí)時(shí)滿足可變需求來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的資源利用率。這使運(yùn)營(yíng)商能夠運(yùn)行更高效的網(wǎng)絡(luò)。

2、主動(dòng)排查故障

挑戰(zhàn)：當(dāng)與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)大量級(jí)聯(lián)故障，所有故障都源于根本性問(wèn)題。這會(huì)觸發(fā)多個(gè)系統(tǒng)警報(bào)，但使用隔離和修復(fù)的任務(wù)既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。解決方案：利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)何時(shí)發(fā)生故障及其可能性，并在故障發(fā)生之前采取預(yù)防措施。如果問(wèn)題已經(jīng)出現(xiàn)，則可以快速隔離引發(fā)問(wèn)題的根本因素，從而使運(yùn)營(yíng)商能夠減少網(wǎng)絡(luò)中的故障數(shù)量并縮短解決每個(gè)問(wèn)題所需的時(shí)間。

3、自動(dòng)解決問(wèn)題

挑戰(zhàn):由于當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，在網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行中出現(xiàn)的故障數(shù)量不斷增加。這些故障對(duì)服務(wù)的穩(wěn)定性構(gòu)成巨大威脅，并明顯增加了對(duì)運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)支持的需求。這既消耗了寶貴的資源來(lái)進(jìn)行故障排除，同時(shí)又使網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的連續(xù)性仍然存在風(fēng)險(xiǎn)——直到根本問(wèn)題被確定、隔離和解決。解決方案：如果網(wǎng)絡(luò)擁有了通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化及時(shí)解決網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的能力，運(yùn)營(yíng)商能大大縮短在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)響應(yīng)問(wèn)題所花費(fèi)的時(shí)間，并能夠釋放運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的人力以處理更復(fù)雜的任務(wù)。

4、最佳的自動(dòng)服務(wù)組合

挑戰(zhàn)：當(dāng)服務(wù)組合在SON環(huán)境中自動(dòng)化運(yùn)行或被手動(dòng)完成時(shí)，主要考慮的因素是服務(wù)的功能交付。但缺少適當(dāng)?shù)墓ぞ咭馕吨谠S多情況下無(wú)法考慮成本優(yōu)化。反過(guò)來(lái)，這導(dǎo)致服務(wù)的總成本居高不下。如何通過(guò)算法優(yōu)化服務(wù)組合的成本一直以來(lái)是運(yùn)營(yíng)商關(guān)心的話題。解決方案：引入監(jiān)控交付服務(wù)總成本的能力，以及預(yù)測(cè)不同配置和交付選項(xiàng)的成本影響的能力至關(guān)重要。在編寫(xiě)和進(jìn)行服務(wù)時(shí)考慮到這些指標(biāo)，運(yùn)營(yíng)商才可以真正優(yōu)化其網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本。這樣可以提高最大化運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)的能力，同時(shí)也獲得了對(duì)每項(xiàng)服務(wù)營(yíng)利能力的詳細(xì)信息。

5、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)管

挑戰(zhàn)：由于運(yùn)營(yíng)商提供的眾多復(fù)雜服務(wù)所涉及的系統(tǒng)數(shù)量龐大，有效監(jiān)控服務(wù)質(zhì)量的能力變得尤為重要。但傳統(tǒng)的方法對(duì)于如此龐大的信息系統(tǒng)，處理起來(lái)已經(jīng)變得力不從心。解決方案：機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)算法，可以通過(guò)監(jiān)控服務(wù)質(zhì)量，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)客戶的體驗(yàn)質(zhì)量，來(lái)幫助運(yùn)營(yíng)商識(shí)別并解決客戶可能遇到的問(wèn)題。

6、收入流失

挑戰(zhàn)：由于當(dāng)前“不斷變化的”網(wǎng)絡(luò)中存在越來(lái)越多的疏漏點(diǎn)，系統(tǒng)或過(guò)程故障可能導(dǎo)致收入損失的情況不斷增加。解決方案：通過(guò)快速識(shí)別漏洞發(fā)生的位置并隔離網(wǎng)絡(luò)中斷的根本原因，運(yùn)營(yíng)商能夠顯著減少收入損失。 而且，運(yùn)營(yíng)商能夠設(shè)置預(yù)防措施，以防止之前的問(wèn)題再度發(fā)生。

7、小基站理念

挑戰(zhàn)：如果運(yùn)營(yíng)商以與主要小基站相同的方式管理小型的小基站區(qū)域部署，那么需要維護(hù)的區(qū)域絕對(duì)數(shù)量將難以管理。解決方案：允許運(yùn)營(yíng)商主動(dòng)監(jiān)控和預(yù)測(cè)服務(wù)降級(jí)、小區(qū)中斷、睡眠小區(qū)、體驗(yàn)質(zhì)量降級(jí)和小區(qū)異常等實(shí)時(shí)信息對(duì)于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能至關(guān)重要。此功能與本地化小型單元中任何潛在問(wèn)題的能力相結(jié)合，使運(yùn)營(yíng)商能夠防止整個(gè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障級(jí)聯(lián)。這是通過(guò)動(dòng)態(tài)生成自主動(dòng)作來(lái)實(shí)現(xiàn)的，這大大降低了與小型小區(qū)管理相關(guān)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本。

機(jī)器學(xué)習(xí)在用戶中的應(yīng)用

1、客戶流失分析

挑戰(zhàn)：客戶流失仍然是所有運(yùn)營(yíng)商面臨的障礙，這會(huì)帶來(lái)高昂的代價(jià)。目前用于應(yīng)當(dāng)對(duì)客戶流失的策略關(guān)注的是如何在事發(fā)后進(jìn)行修復(fù)。這是一種耗費(fèi)資源、成本高昂且通常無(wú)效的保留手段，在用戶去意已決的情況下，運(yùn)營(yíng)商試圖說(shuō)服客戶留下的做法可能無(wú)法解決根本性問(wèn)題。解決方案：通過(guò)主動(dòng)識(shí)別可能流失的客戶及導(dǎo)致其離開(kāi)的特定用戶體驗(yàn)問(wèn)題，運(yùn)營(yíng)商可以主動(dòng)采取措施以最大限度地減少客戶流失。這不僅可以保護(hù)當(dāng)前和未來(lái)的運(yùn)營(yíng)收入，還可以改善整體客戶體驗(yàn)。

2、欺詐檢測(cè)

挑戰(zhàn)：各種詐騙手段層出不窮，這是持續(xù)面臨的挑戰(zhàn)。CFCA行業(yè)調(diào)查確定的前5大外部欺詐活動(dòng)帶來(lái)的損失估計(jì)超過(guò)260億美元，此外包括外部欺詐、欠費(fèi)、內(nèi)部欺詐等問(wèn)題造成的硬收入損失占到了全球電信業(yè)務(wù)收入的6.9%，達(dá)到了1550億美元。解決方案：通過(guò)實(shí)時(shí)識(shí)別曾發(fā)生過(guò)的網(wǎng)絡(luò)欺詐行為或是通過(guò)識(shí)別新出現(xiàn)的欺詐行為，工作人員員能夠明顯減少處理問(wèn)題所花費(fèi)的時(shí)間。這可以保護(hù)客戶不會(huì)成為欺詐的受害者，也能保護(hù)運(yùn)營(yíng)商的聲譽(yù)和品牌。

3、基于目標(biāo)和情境的活動(dòng)管理

挑戰(zhàn)：營(yíng)銷活動(dòng)通常是基于大眾的普遍喜好，很少反映客戶的個(gè)人偏好。傳統(tǒng)的廣告也未考慮營(yíng)銷內(nèi)容的購(gòu)買(mǎi)環(huán)境，也沒(méi)有能力衡量廣告在推動(dòng)購(gòu)買(mǎi)決策方面的成功程度。解決方案：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析用戶數(shù)據(jù)，獲取客戶偏好的策略以及給出針對(duì)某一群體客戶需求的適宜報(bào)價(jià)，以及基于推薦系統(tǒng)的套餐推薦、營(yíng)銷活動(dòng)等，運(yùn)營(yíng)商能有效提升其市場(chǎng)占有率并吸引新的客戶。

4、用戶使用分析

挑戰(zhàn)：運(yùn)營(yíng)商無(wú)法通過(guò)全球統(tǒng)一的方法跟蹤和分析客戶如何與所有服務(wù)接觸點(diǎn)互動(dòng)。這些用戶接觸點(diǎn)可能包括數(shù)字頻道，例如網(wǎng)站、客戶服務(wù)應(yīng)用程序或傳統(tǒng)的呼叫中心。這導(dǎo)致操作員無(wú)法全面了解客戶如何使用其服務(wù)，并限制了操作員優(yōu)化此過(guò)程的能力。解決方案：通過(guò)研發(fā)客戶參與情況的端到端視圖能力，運(yùn)營(yíng)商能夠通過(guò)識(shí)別各流程中存在的障礙以優(yōu)化所有渠道。

5、全渠道環(huán)境中的個(gè)性化客戶體驗(yàn)

挑戰(zhàn)：客戶接觸旨在促進(jìn)與所有客戶的互動(dòng)，但由于個(gè)體差異，對(duì)某一用戶而言的完美體驗(yàn)可能會(huì)讓另一用戶倍感不適。這可能會(huì)在特定時(shí)間中給大部分客戶群帶來(lái)欠佳的用戶體驗(yàn)。解決方案：機(jī)器學(xué)習(xí)能夠識(shí)別并向客戶展示為其量身定制的全渠道體驗(yàn)，能夠最好地反映和回應(yīng)其個(gè)人喜好，這對(duì)于保留目前的高價(jià)值客戶至關(guān)重要。

在5G基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)扮演了越來(lái)越重要的作用。當(dāng)人們還在爭(zhēng)論和定義新的5G服務(wù)時(shí)，運(yùn)營(yíng)商們已經(jīng)在努力面對(duì)這場(chǎng)前所未有的數(shù)據(jù)颶風(fēng)。為了克服管理5G服務(wù)交付的能力，將機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)管理已經(jīng)成為這個(gè)行業(yè)的必由之路。