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网络智能数据采析：B5G/6G

B5G/6G网络智能数据采析体系旨在解决移动通信网络日益复杂和服务多样化的挑战，通过数据采集、知识表示与推理、特征数据集构建与评估等模块，构建网络智能的完备数据采析体系。

核心内容：

1. 数据采集：通过基站侧、UE侧、核心网、网管等多种数据源，采集并预处理移动通信网络数据，形成数据仓库。
2. 知识图谱构建：
   • 利用通信协议与原理，构建网络数据知识图谱，表征数据字段与指标间的关联。
   • 实施知识补全以自动化扩展图谱，提升图谱完整性与推理能力。
   • 计算边权重、节点重要性及节点间影响效率，增强图谱在实际应用中的有效性。
3. 特征数据集构建：
   • 基于知识图谱分析，构建面向特定KPI的特征数据集。
   • 利用机器学习算法筛选最优特征，确保数据集的完备性、充分性和必要性。
   • 构建评估体系，从拟合度、信息量、敏感度等维度评估特征数据集质量。
4. 智能应用与案例：
   • 案例分析（如上行吞吐率）展示了理论与实践的结合。
   • 应用包括智能优化、故障定位、数字孪生网络研发等，推动B5G/6G网络的智能化发展。

技术挑战与解决方案:

• 挑战：数据分散、种类繁多、关系复杂，理解与挖掘难度大。
• 方案：借助知识图谱厘清数据关系，推动知识/模型与数据双驱动的智能体系。

前景展望：

完善后的网络知识图谱体系可进一步标准化，并纳入网络大数据词典，推动B5G/6G网络智能全面落地。