6GANAB5G6G网络智能数据采析白皮书28页_5mb

B5G/6G网络智能数据采析体系是一种融合人工智能、大数据和计算技术的框架，旨在应对移动通信网络复杂性和多样化服务需求。该体系通过数据采集、知识图谱构建和特征数据集构建，实现网络智能的从数据到应用的闭环。主要挑战包括数据分散、种类繁多和关联复杂，知识图谱作为核心工具，能厘清数据关系、支持智能推理和优化。关键组成部分包括无线网络智能开放平台、数据采集模块、基于知识图谱的关联分析模块和特征数据集构建模块。应用包括内生智能优化、智能规划、故障定位、数字孪生和协同研发现。案例展示了以上行吞吐率为KPI的特征数据集构建和评估，指标如拟合度和敏感度。未来方向包括标准化和融入网络大数据词典。

分析总结：

• 背景：移动通信网络5G到6G演进，需智能内生以支持多样化服务，如无人驾驶和精准定制。
• 挑战：数据采集困难、表示模糊、推理复杂，数据结构松散导致效率低下。
• 方法：提出数据采析体系，通过数据采集整合信息、知识图谱转换信息为知识、特征数据集支撑智能应用。
• 核心技术：知识图谱用于表示移动通信网络数据，实现从数据到知识的转换；特征工程依赖机器学习筛选关键特征。
• 应用：涵盖优化网络性能、规划部署、运维故障诊断等，提升自动化水平。
• 评估与案例：特征数据集构建基于知识图谱，使用评估指标如拟合度和效率；案例以KPI示例验证方法。
• 未来：推动体系标准化，结合网络大数据词典，深化智能落地。