摘要：运营商拥有海量的数据,为终端市场的趋势研究提供了宝贵的信息资源。基于运营商B域、O域与终端域跨域融合数据,构建用户手机终端产品应用大数据模型。结合用户画像、终端产品画像、网络性能、业务应用等维度进行大数据分析,深入研究终端市场的趋势,为相关方提供市场洞察和决策支持,更准确地把握终端市场的发展脉络,为行业的持续创新和繁荣发展做出贡献。

摘要：提出一种针对用户投诉的方法论体系。以网络类投诉处理为切入点,重点梳理了从一线客服到网络运营工作中诉前、诉中、诉后等环节的痛点和堵点问题,利用知识图谱、NLP、大数据等技术手段,实现用户投诉的前置预警和处理效率的大幅提升。

摘要：当前,以数字化为引领的新一轮技术革命正由起到兴,浩荡前行。《“十四五”数字经济发展规划》指出,数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,到2025年,数字经济迈向全面扩展期,数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。党的二十大也作出了“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”的重要部署。数字经济的蓬勃发展为信息通信行业提供了转型升级的新蓝海、动能转换的新引擎、价值提升的新空间。

摘要：5G时代,通信运营商面临网络复杂化、业务差异化和用户需求多样化等挑战,引入人工智能技术,实现对用户的精准感知,并按需为用户提供个性化服务,已经成为运营商数字化转型的重点方向。研究了用户精准感知系统的构建方案,系统具备对运营商网络数据、业务数据以及声音、图像、文本数据进行多模态融合的能力,并能够通过图神经网络算法进行建模分析,实现对用户的精准感知与洞察。另外,介绍了基于用户精准感知系统进行高危流失用户挽留的应用场景,为人工智能技术在运营商数字化转型中的应用提供一种新的思路。

摘要：以数字技术为主导的新一轮科技革命加速演进,数字中国战略升级,千行百业逐渐进入数字化转型深水区。分析了数字化转型的历史必然性、本质核心与演进路径。在此基础上,提出通信运营商的数据、算力、算法及应用场景这四大要素,从而实现数字时代的生产资料价值释放、生产力激发以及生产关系重构。分别基于以数智技术驱动通信运营商企业本身的降本增效以及赋能垂直行业智慧变革2个应用场景,探讨通信运营商如何践行数字化转型中的“转型者”和“赋能者”双重使命,为推动科技工作与国家经济社会发展深度融合贡献力量。

摘要：当前各大公司在数据采集、加工、分析领域仍有数据融合、数据拉通的安全保障要求,通常采用分布式计算的方式来解决,但仍然面临多方数据规范不统一、技术栈差异较大等问题。聚焦异构数据分布式计算框架研究,提出了一种基于消息传递的跨编程语言的异构数据计算架构,并在实际的数据环境中进行模拟测试,对实际应用效果进行验证,为后续再生产环境中的推广应用提供了全面的研究论述。

摘要：通过分析汽车行业的大数据现状,结合目前路桥汽车用户收费模式,提出基于大数据的汽车用户线上运营方案。该方案包括了大数据平台建设和APP业务运营全链条,通过运营商和汽车本身数据分析,形成完善的汽车用户标签,通过APP向用户提供精准的车主、广告和金融等服务,提升车主服务体验,形成基于大数据的运营服务。最后在高端车主画像和挖掘方面进行了研究,通过大数据分析,形成一套高端车主的挖掘算法,为后期精准运营提供了技术参考。

摘要：随着全国疫情防控工作的有序开展,国内新型冠状病毒的疫情已经进入平稳阶段,然而,企业复工复产对保持经济社会稳定发展至关重要,迫在眉睫。因此,如何统筹疫情防控和复工复产,成为摆在各级政府面前的又一大挑战。国务院联防联控机制发文要求各地"分区分级精准防控,统筹疫情防控与经济社会秩序恢复"。在此背景下,中国联通充分发挥运营商大数据特有的多源、海量、融合的优势,从区域到岗复工率实时洞察、栅格化危险指数评估、区域人口流入风险分析、员工出行方式风险分析等4个方面,助力企业复工复产,为企业决策者制定科学政策提供支撑依据,逐步实现全面到岗复工。

摘要：随着智能手机的普及,几乎在任何时间、任何地点,移动用户都可以用手机浏览网页、聊天、玩游戏。手机的上网数据可以反映每个用户的属性特征和行为偏好。通过机器学习算法可以精准地预测用户的属性特征(例如性别和年龄)以及在精准营销中常使用的特征标签。提出了一种基于开源的监督学习算法来预测用户性别与年龄的方法。

摘要：目前公安对于民事或刑事人员的跟踪、调查以及通信分析需求较大,能够为各类案件提供有效的帮助。通过对公安各类数据进行规范化的引入、解析、存储、管理、共享以及分析挖掘等一系列处理,以在各种数据有效引入的基础上,形成从数据汇集到分析呈现的流程化操作,对相关方法应用进行体系化,模板化与工具化呈现。形成兼具综合性、准确性、稳定性于一体的大数据平台,逐步形成大数据处理及生产的科学体系,为公安充分挖掘数据价值提供更有力的支撑。