5G+智慧乡村应用浅析

中国幅员辽阔,农村土地面积广袤,农村人口众多。提高农村人口收入,加强现代化乡村建设,支持乡村振兴,是中华民族复兴的必由之路。而“智慧乡村”成为了乡村振兴的重要内容。5G 通信技术的不断成熟和 5G 网络建设的不断深化,为 5G+智慧乡村打下了坚实的基础,为5G+智慧乡村应用提供了无限可能。

基于TF-IDF算法的运营商客户投诉原因研究

针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题,提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法,旨在高效精准地识别客户投诉原因。选用Jieba分词,导入自定义词典和停用词列表,对运营商客户投诉工单进行关键词抽取,获取各类问题中TF-IDF值排名前6的关键词,输出关键词集。提高了关键词抽取的准确性和效率。此外,对比仅对文档集使用TF进行统计和使用TextRank算法的情况,突显了IDF的重要性及算法原理的差异。实验结果表明,光猫、路由器、机顶盒问题广泛存在于各类投诉中。针对这三类问题,为运营商提供了改进产品、服务的相关建议,对运营商集中治理、解决问题具有一定的实用价值。

中国卫通集团的“卫星+广电”融合探索与实践

随着卫星技术和广播电视技术的快速发展,“卫星+广电”融合已经成为未来传媒发展的重要方向。本文立足“卫星+广电”的融合优势及应用,剖析了中国卫通集团股份有限公司在“卫星+广电”领域的融合实践、现实挑战、发展对策,为“卫星+广电”融合从业务融合到系统融合的转变提供参考。

“互联网+”时代运营商通信业务发展策略探析

随着互联网信息时代的到来,我国运营商通信业务发生了翻天覆地的变化,获得了重要的发展机遇,但与此同时,也伴随着更加复杂的问题和前所未有的挑战。运营商通信业务要想正面迎接挑战,就必须提升自身的市场核心竞争力和环境适应能力,努力在激烈的市场竞争中脱颖而出。因此,我国运营商通信业务需要加大研究和改革力度,掌握市场最新发展趋势,紧跟时代潮流,提升业务能力和服务水平,实现可持续发展战略目标。基于此,本文将对“互联网+”时代运营商通信业务的发展进行探讨和分析,阐述运营商通信业务在“互联网 ”时代的重要性,并结合运营商通信业务发展面临的挑战,提出了相关对策,以供参考。

元宇宙技术在通信运营商行业应用场景的探索与研究

根据元宇宙的技术特点,通过分析当前通信运营商在2B和2C业务发展中的痛点问题,提出了以元宇宙技术为手段的解决方案。该方案搭建了通用的数字空间编辑器和虚拟数字人,并针对产品营销、线上展览、虚拟参观等多个场景给出了具体实现方式。此外,提出了两种不同的实施策略,以满足快速复用和个性化定制的要求,为通信运营商在元宇宙应用落地过程提供指导和参考。

基于隐私计算与算力网络技术的“数+云”生态数据服务模式研究

数据已经成为重要的生产要素,数据的收集、存储和价值共享也变得日益重要。当前数据要素存在着如何在保障数据安全的前提下实现数据价值挖掘及共享的难题。为解决这些问题,倡导采用隐私计算技术与算力网络,构建“数+云”生态数据服务,实现多方数据联合建模分析,从而构建更加安全可靠的数据应用解决方案。本文将阐述基于隐私计算与算力网络技术的“数+云”生态数据服务模式的研究,为构建安全、高效、合规的数据服务新生态提供理论依据和综合解决方案。

财务共享模式下通信企业会计信息化实施路径

随着信息化技术的不断发展,通信企业面临着如何提高财务效率、降低成本的挑战。在这种背景下,财务共享模式成了一个值得研究的方向。财务共享模式是指多个企业之间通过共享信息系统和数据资源,实现财务业务流程的优化和高效管理。这种模式在实践中已经得到了广泛应用,取得了一定的成效。本文旨在探讨财务共享模式在通信企业会计信息化中的应用,阐述财务共享模式下通信企业推进会计信息化建设的重要性,分析实施过程中存在的问题,并提出相应的解决方案,以期为通信企业提升会计工作质效提供一些参考借鉴。

二维码技术在飞机结构强度试验应变信息管理中的应用

针对飞机结构强度试验中应变信息记录,开发了基于二维码技术试验应变信息管理系统,以提高试验部署效率和信息记录准确性和便捷性。该系统将二维码技术与试验信息管理相结合,实现了对试验信息的快熟识别、信息采集和存储管理。介绍该系统的设计原理和应用效果。

基于AI和大数据的电信运营商网络费用稽核管理体系

本文深入研究了基于人工智能(AI)和大数据的网络费用稽核管理体系。通过利用先进的人工智能技术和大数据分析工具,该体系能够高效地识别、监测和防控网络费用风险,实现从风险防控到业务价值创造的全程管理。本文详细阐述了该体系的构建过程、技术实现和应用效果,为电信运营商的网络费用稽核管理提供了全新的解决方案和实施路径。

5G基站精准建设数字化管理

数字化转型的时代背景下,新疆电信建设无线网工程建设数字化管理平台,用于无线网工程建设过程中的关键数据的留痕,平台自建成后开始使用,至今已储存了大量的留痕数据,如何利用留痕数据,让留痕数据发挥价值,成为了新疆电信面临的重要挑战。为解决这一难题,通过强化数据驱动的全过程管控,将无线网规划、设计、施工、后评价环节的流程打通,构建无线网从规划到后评价的精细化管理体系,指导无线网工程建设优化及投资管理。

基于特征工程的运营商数据在泛金融行业的应用

运营商大数据领域是一个庞大而复杂的系统,其中包含了海量的用户数据、网络数据和业务数据。这些数据的规模和多样性给分析和挖掘工作带来了巨大的挑战。特征工程作为数据预处理的一部分,通过对原始数据进行转换、选择和提取,从中提取有价值的特征,为后续的建模和分析提供有效的输入。本文基于运营商数据,从相关技术、运营商数据相关特征工程、场景应用等方面入手,进行特征工程在运营商数据领域的探索。

建设通信运营企业大数据平台的研究分析

本文分析了通信运营企业大数据应用面临的挑战,探讨了建设大数据平台、深化数据应用、提升数据管理水平和建立数据安全防护体系等方面的措施,以促进通信运营企业更好地适应新形势,实现可持续发展。近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等新技术的不断发展和应用,通信行业作为信息基础设施的提供者,面临着激烈的市场竞争和转型发展的压力。通信运营企业如何在新的形势下进一步挖掘大数据的潜在价值,为企业转型升级提供支撑,是当前面临的一项重要课题。

数据挖掘在通信运营企业管理中的应用

随着信息技术发展进步与各类型电子通信设备普遍应用,以书信方式传递信息已经被网络通信方式所取代,社会各个方面通信需求不断提高,在为通信行业发展提供大好机遇的同时,也促使通信运营企业之间的竞争日渐白热化。借助先进技术手段,不断提高企业经营管理水平,可以说是推动通信运营企业发展的制胜法宝,为此,文章针对数据挖掘技术在通信运营企业管理中的应用这一议题,进行相关分析研究,希望能对有关企业有所助益。

基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究

当前,机器学习广泛应用于多个领域,大数据作为机器学习的原材料,也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据,立足电信企业一线工作需求,将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合,能够实现大数据赋能通信产业,以科技引领产业转型升级。基于某电信运营商数据和Python平台构建神经网络,可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升,在实践中能够产生较大的商业价值和效益。

运营商智库新媒体

“中国联通研究院”公众号是由中国联通研究院打造的运营商新媒体平台,包含中国联通及联通研究院技术成果以及《信息通信技术》杂志内容,面向信息通信行业展示行业智库观察、技术研发成果,推动企业生产和行业发展。

“线上-线下”交互研究的学术史梳理及分析

互联网技术的迅猛进步深刻改变着人们的生活习惯与交往方式,由此延伸出的线上与线下互动模式也越发复杂多样。对2001—2023年发表在中外核心期刊中有关“‘线上-线下’交互”的学术文献进行梳理与分析,从发表趋势与热点演进等方面呈现研究概况,结合重要文献揭示互联网技术发展给社交模式与商业模式带来的创新规律。研究显示,线上-线下交互正成为一种新常态,将持续涉及更多领域的交叉学科合作与创新融合。随着科技的不断发展与社会需求的持续演变,该领域研究正推动更多领域的合作与创新,线上-线下交互将为学术研究的未来发展注入崭新活力。

卫星公司“三力”驱动高质量发展

新一代信息通信技术已成为经济社会高质量发展的重要引擎,全球卫星通信产业格局加速演变,国际主流卫星运营商加快布局星地融合移动通信领域,我国提出加快打造高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的综合性数字信息基础设施,打通经济社会发展的信息“大动脉”。

数字化营销工具在运营商创新产品发展过程中的应用

鉴于数字化营销工具是电信运营商推进落实创新服务模式的有效手段,能够帮助一线营销人员精准识别目标客户、理解客户需求、优化营销策略、提高营销效率和服务积极性,从而为电信运营商实现由基础通信产品销售商转变为整合型、多元化数字服务提供商助力,分析了数字化营销工具如何赋能营销运营、提升营销效率,提出了数字化营销工具的架构设计方案,探寻了复杂营销环境下电信运营商的营销转型之道。

基于优化XGBoost算法的电信用户流失预测

电信市场竞争激烈的现状下,用户流失对运营商非常不利。为提前精准有效地预测用户流失倾向,提出了基于贝叶斯优化极度梯度提升树(ExtremeGradientBoosting,XGBoost)的电信用户流失预测方法。首先,利用有效的数据预处理方法处理电信用户数据中的异常数据。其次,利用XGBoost算法训练用户流失概率预测模型。同时,针对XGBoost算法学习超参数众多、缺乏高效准确的超参数寻优方法的问题,利用贝叶斯优化算法、随机搜索算法、网格搜索算法3种方法进行超参数寻优。最后,对比分析3种优化方法的优化效果。实验结果表明,该方法能够有效预测用户流失倾向,且贝叶斯优化XGBoost算法的电信用户流失模型准确率均优于基于随机搜索优化和基于网格搜索优化,XGBoost算法所建立的模型,准确度比优化前提升了4.84%。

电信科学技术第一研究所有限公司

电信科学技术第一研究所有限公司(以下简称“电信一所”)成立于1957年3月,前身为邮电部第一研究所,现为中国信息通信科技集团有限公司特通产业板块核心企业之一,专业从事智慧应急、检测计量、卫星通信及专用通信业务,面向公共安全和应急通信领域,为政企部门、行业、运营商及国防数字化领域提供解决方案、应急指挥调度和卫星通信系统设备,是我国信息通信领域的专业研究机构和应急通信指挥领域的领军企业。