基于OTT MR数据的规建维优营分析体系研究

介绍了OTT MR数据的基本定义、关键字段、定位原理以及特征优势,并采用定点测试数据以及基站侧采集的MR数据对OTT MR数据的准确性进行了验证。在此基础上,提出了竞对分析、网业协同分析、共建共享共维共优分析和固移融合分析等多个OTT MR数据应用场景,归纳了基于OTT MR数据的规建维优营分析体系,并以试点城市为例进行分析。该研究弥补了5G MR数据缺少位置信息以及传统网络侧数据源在竞对分析方面的不足。

基于OTT大数据的灾后网络恢复评估——以某城市“7.20”特大暴雨灾害为例

文章基于互联网OTT大数据,分析了某城市“7.20”特大暴雨灾害前后运营商网络的恢复情况。

基于OTT数据的精准化市场营销方案研究

文章研究如何借助OT T数据的用户信息、网络信息、宽带信息等,帮助营销人员准确地定位用户需求,为市场营销人员定制更加精准、精细、多样化的市场营销方案。

基于OTT大数据的楼宇评估方案研究

文章以楼宇室内覆盖需求为出发点,计划通过OTT技术开展楼宇室内覆盖评估,精准定位运营商楼宇内网络覆盖盲区、弱区,主动锁定并收集相关信息,深度挖掘各运营商室分建设需求。

基于大数据分析与机器学习的OTT设备识别研究与实践

OTT设备通常指网络电视,机顶盒等非手机、电脑设备。如何推动OTT行业领域的高质量发展以及评估该领域的市场潜力,了解OTT设备的市场份额显得十分重要。本文基于标准化数据治理与大数据分析技术,结合机器学习相关技术构建OTT设备识别预测模型,最终利用预测模型去综合评估并给出一种识别OTT设备的方法。

基于XDR数据分析的OTT视频服务感知质量评估方法

互联网电视(over the top,OTT)视频业务逐渐成为最流行的在线业务之一,然而网络视频往往由于网络质量差、服务平台过载等原因,出现播放失败、卡顿次数增加、缓冲时间过长等质量问题,导致用户感知质量(quality of experience,QoE)下降.因此,运营商需要精确评估和掌握用户在使用网络视频业务过程中的质量体验,以便提前发现质量问题,进一步开展网络和业务优化工作.为了解决该问题,提出一种基于用户呼叫/事务/会话记录数据(extend data record,XDR)的无参考网络视频质量评估方法.该方法从大量XDR数据中提取出与视频质量相关性高的少量信息,将大规模、低价值的XDR话单数据转化为高价值、小规模的视频质量特征信息,有利于后续人工智能算法的应用和视频业务质量评价,降低进一步数据挖掘的资源成本,提升机器学习的输入样本质量和QoE评价结果的准确性.实验表明:使用该方法提取后的数据进行QoE预测,得到的预测结果在准确性方面明显优于目前基于原始XDR数据的QoE机器学习评估方法.

基于OTT的MR定位方法

测量报告(MR)是一种终端上报的测量信息,能够最真实地反映用户在无线网络中的体验,对网络规划和优化都具有重要意义。但目前MR中不包含用户位置相关信息,导致运营商无法确定上报MR中用户感知差的准确位置。本文提出一种基于互联网提供的应用服务(OTT)方式的MR定位方法,能够准确定位MR的地理位置,帮助运营商快速地评估网络覆盖水平等质量信息,进而有目的地进行网络规划和优化。

OTT业务特性及其对移动网络影响的研究

分析了OTT业务的渗透率、"心跳"信息发送和数据传输等方面的特征,以及这些特征对移动通信网带来的影响,并提出了相关应对策略。

基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践

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。

面向OTT业务的媒体资源中心设计

分析面向OTT业务的关键技术与需求,构建一个面向OTT业务的媒体资源中心,实现了视听媒体教学内容的统一管理、多渠道传播、多终端覆盖等功能。

利用大数据应对OTT业务的冲击

在移动互联网时代,互联网公司的OTT业务兴起致使国内电信运营商面临着"被管道化"的风险。如何避免"被管道化"是国内电信运营商急待解决的问题。文章从业务运营和技术支撑的角度详细论述大数据是电信运营商寻找新的业务增长点的一个方向,并结合运营商目前数据和系统的现状,对电信运营商发展大数据业务的优势、方法以及面临的挑战进行详细论述,最后指出发展大数据相关业务必须进行数据的集中化、支撑平台的集中化,只有大平台才能支撑大数据。

大数据系统在IPTV/OTT用户行为调查上的应用

描述利用大数据技术实现用户行为和收视率调查方案的系统设计。受益于宽带网络的发展和IPTV/OTT智能终端的双向互动特性,用户操作使用电视的行为数据可以实时传送到位于云端的大数据平台,大数据分析系统通过分析这些海量用户数据,得到精准的用户收视行为的实时数据。相比传统的基于抽样样本统计方法的局限和偏差,大数据的分析方法使用全样本数据,保障了统计的全面性和准确性,同时还可以为每一个具体用户画像,这样的统计和画像为运营商对节目、频道的运营提供了准确实时的参考数据,为运营商优化内容、广告的投放提供了有效的手段和工具,从而可以大大提升运营商的竞争力。

移动互联网环境下运营商SDP演进探讨

移动互联网智能手机、OTT应用的快速发展,对围绕运营商SDP的传统移动增值业务生态环境造成了冲击。为增强运营商SDP在移动增值业务领域的吸引力,对运营商SDP核心价值定位和多年实践进行总结,分析了移动互联网新形势下运营商SDP所面临的挑战,并结合网络能力开放、新型业务支撑需求和云计算等新技术引入,提出了运营商SDP的演进和发展建议。

基于卷积神经网络的虚假评论检测

为了有效地提取评论文本特征,进行虚假信息的检测,采用卷积神经网络的方法进行虚假评论的识别。文章基于扩展Ott黄金数据集,通过word2vec将评论语料转换为词向量作为CNN的输入;按照虚假评论检测的实验效果,确定了卷积神经网络的向量维度和网络深度结构,形成卷积神经网络的优化模型。在同一数据集上与LSTM和GRU算法模型进行了对比实验,结果表明,卷积神经网络在虚假评论检测中有效。

欧盟《隐私与电子通信条例》草案评述

1月10日,欧盟委员会提议出一项新法案《隐私与电子通信条例》,该条例作为此前通过的《一般数据保护条例》的特别法,意欲取代当前的《电子隐私指令》,旨在规制电子通信服务并保护与用户终端设备相关的信息。一改此前的通信隐私规则只约束传统电信服务商的局面,该条例将即时通讯、Vo IP等OTT服务商纳入与传统电信服务商一样的隐私监管框架,对电子通信数据的保护不仅包括通信内容本身,而且包括时间、地点、来源等标记通信内容的元数据,并且在地域上可以约束欧盟境外的互联网企业。新的条例一旦生效实施,将对电子通信行业的数据实践产生深远影响。

大数据催生传统电视媒体产业革命

互联网时代造就了大数据时代,大数据的时代使得互联网电视的迅速发展。文章介绍了大数据时代互联网电视的产业的发展,以及互联网电视的迅速发展对传统电视行业带来的巨大危机。

基于公民数据的城市公交场站选址研究

公民科学与公民数据概念的提出,正在革新科研项目。在交通科研规划项目中公交枢纽的合理选址与人力财力的合理分配,是迫切需要考虑的问题。为此定义了广义与狭义公民数据,并以此为基础,采用重心法分别用不同数据对焦作市部分小区进行公交场站选址优化,在选址结果进行对比后,初步证明了公民数据在场站规划中的可行性与节省调查经费的优势。最后进一步给出了两类公民数据在交通科研项目中的使用权重参数及其公式,量化了公民科学与公民数据在交通科研项目中应用的可行性与可靠性。对交通科学研究特别是公交场站的规划研究具有重要指导意义。

媒体融合背景下互联网电视节目智慧监管新模式研究

为准确掌握媒体融合背景下互联网电视节目的传播情况和技术特征,利用智能终端控制、音视频节目采集、通信数据抓取、页面数据提取、违规内容识别等技术,实现视听节目的自动控制、采集、处理、存储、上报等,构建兼容主流互联网电视终端的节目智慧监管平台,探索建立“全方位、全过程、全覆盖、全天候”的监管新模式。

定位信令大数据网络线条分析及应用

依托大数据平台,我省于2017年完成OTT(Over The Top)定位算法和指纹库定位算法大数据平台部署、MDT(Minimization of Drive-Test)数据采集处理,从而实现全量MRO(Measurement Report Original)、S1mme、S1uhttp、Mw、Sv等接口信令数据的经纬度关联回填,定位分析能力由基站/小区拓展到局部区域或具体楼宇。为了深挖定位信令数据价值,提升定位信令数据网络线条应用能力,我省建立基于定位信令大数据的网络线条分析应用体系。通过体系建设及支撑手段开发应用,有效提升网络优化工作效率,并带动网络优化工作向自动化、智能化的变革,更为定位数据拓展挖掘奠定了丰富的工作经验。