[发明专利]一种无线通信网络特征画像方法、设备和计算机程序产品有效
| 申请号： | 201710822414.6 | 申请日： | 2017-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109495920B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 王磊;王西点;龙泉;汤利民;程楠;沈骜;默燕红;方波;赵文娟;徐晶;沈金虎;张斌;王砚 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团公司 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李官 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种无线通信网络特征画像方法、设备和计算机程序产品，包括：S1、获取无线通信网络的高维特征并进行向量化，得到无线通信网络的高维度特征向量；S2、基于训练好的深度自编码模型对无线通信网络进行特征提取和特征降维；S3、基于聚类算法对相似的无线网络特征进行聚合，并对聚合后的无线通信网络特征进行画像。S4、基于深度自编码模型的重构误差对无线通信网络的异常特征进行检测。通过特征描述环节进行标签说明，实现对复杂网络特征进行画像和多层映射编码，同时，还可通过训练后的自编码模型计算出重构误差，通过误差评估机制，实现对于无线网络特殊场景特征或异常小区特征的检测和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 无线通信 网络 特征 画像 方法 设备 计算机 程序 产品 | ||
【主权项】：
1.一种无线通信网络特征画像方法，其特征在于，包括：S1、获取无线通信网络的高维特征并进行向量化，得到无线通信网络的高维度特征向量；S2、基于训练好的深度自编码模型对无线通信网络进行特征提取和特征降维；S3、基于聚类算法对相似的无线网络特征进行聚合，并对聚合后的无线通信网络特征进行画像。
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