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摘 要：隨著千兆家寬的普及和智慧家庭應(yīng)用的快速發(fā)展，保障家庭寬帶用戶滿意度的要求也有所提高。為了提升服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)用戶黏性，構(gòu)建一個(gè)基于融合AI模型的家庭寬帶用戶滿意度預(yù)測(cè)方法。通過(guò)對(duì)工信部及本地滿意度評(píng)分、寬帶業(yè)務(wù)端到端數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，研究各個(gè)打分段用戶的特征，結(jié)合人工智能構(gòu)建融合型AI模型，實(shí)現(xiàn)家庭寬帶滿意度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，對(duì)提升用戶網(wǎng)絡(luò)感知具有重要意義。
關(guān)鍵詞：寬帶；滿意度；人工智能
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.05.013
背景
近年來(lái)，隨著家庭寬帶業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展和千兆家庭寬帶的廣泛普及，如何進(jìn)一步提升用戶黏性和滿意度，已成為運(yùn)營(yíng)商的一個(gè)全新挑戰(zhàn)。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，各大運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)提出并實(shí)施了多種預(yù)測(cè)用戶滿意度的方法。常見(jiàn)的方法有通過(guò)大數(shù)據(jù)分析家寬業(yè)務(wù)端到端數(shù)據(jù)并設(shè)定固定閾值，來(lái)對(duì)用戶維度網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)進(jìn)行分析、量化；通過(guò)LightGBM算法進(jìn)行家寬滿意度評(píng)分預(yù)測(cè)。
本文提出了一種通過(guò)融合模型來(lái)預(yù)測(cè)家庭寬帶滿意度評(píng)分的方法，該方法基于內(nèi)容側(cè)、接入網(wǎng)側(cè)、終端側(cè)、服務(wù)質(zhì)量等寬帶端到端數(shù)據(jù)以及工信部和本地滿意度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，通過(guò)將分類(lèi)模型和聚類(lèi)模型融合，對(duì)用戶滿意度評(píng)分進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法不僅預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高，而且預(yù)測(cè)效率高，通過(guò)每月對(duì)用戶進(jìn)行滿意度評(píng)分預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)評(píng)分結(jié)果提供給省分，以便其進(jìn)行及時(shí)維系和排障，精準(zhǔn)提升了家庭寬帶用戶的滿意度。
