中國聯(lián)通江蘇省分公司 南京 210029

引言

邊界漫游(Border Roaming)指的是在處于行政區(qū)劃交界處的兩地(省或地級市)基站出現(xiàn)信號交叉覆蓋現(xiàn)象[1]，如果兩地信號強(qiáng)弱不同就可能發(fā)生邊界漫游，造成用戶實(shí)際地理位置處于本地行政區(qū)的情況下使用了非本地行政區(qū)的基站信號，生成漫游話單，從而產(chǎn)生不應(yīng)有的長途費(fèi)、漫游費(fèi)，使用戶多支付了通信費(fèi)用。

為解決由于邊界漫游話單多收用戶長途費(fèi)、漫游費(fèi)而引發(fā)的客戶投訴問題，移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)會對處于邊界地區(qū)的基站小區(qū)作為邊界漫游小區(qū)進(jìn)行特殊標(biāo)識，對在這些特殊小區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的漫游話單重新按非漫游計(jì)費(fèi)方式進(jìn)行批價(jià)處理，因此，邊界漫游小區(qū)[2]標(biāo)識是否及時(shí)、準(zhǔn)確就成為邊界漫游計(jì)費(fèi)是否準(zhǔn)確的關(guān)鍵所在。隨著中國聯(lián)通業(yè)務(wù)規(guī)模的高速增長，通信網(wǎng)絡(luò)也在同步進(jìn)行著大規(guī)模的建設(shè)和擴(kuò)容，網(wǎng)絡(luò)的不斷調(diào)整優(yōu)化使得邊界漫游小區(qū)信號的覆蓋范圍頻繁變動(dòng)，傳統(tǒng)的邊界漫游小區(qū)手工維護(hù)方式很難做到及時(shí)準(zhǔn)確，特別是相鄰省分的小區(qū)調(diào)整更難及時(shí)更新。

本文分析的重點(diǎn)是通過大數(shù)據(jù)分析方法，自動(dòng)識別邊界漫游小區(qū), 做到數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的完美結(jié)合，改善工作流程讓工作更加高效，從而保證新增加的邊界漫游小區(qū)及時(shí)添加到計(jì)費(fèi)系統(tǒng)中，解決由于邊界漫游話單多收用戶漫游費(fèi)而引發(fā)的客戶投訴，提升聯(lián)通對用戶的服務(wù)品質(zhì)，減少用戶投訴引起的話費(fèi)返還等維系成本;對網(wǎng)絡(luò)調(diào)整后不再是邊界漫游小區(qū)的及時(shí)發(fā)現(xiàn)并刪除，避免真實(shí)漫游話單當(dāng)作本地話單進(jìn)行批價(jià)而造成話費(fèi)損失。

1 邊界漫游分析的原因和目的

1.1 邊界漫游產(chǎn)生原因

邊界地區(qū)的基站信號太強(qiáng)以致對相鄰區(qū)域產(chǎn)生了覆蓋，這是導(dǎo)致邊界漫游問題的根本原因[2]。如:當(dāng)用戶處于北京和河北交界處時(shí)，由于信號覆蓋范圍受天氣、建筑、樹木等影響，會出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，哪邊的信號強(qiáng)，手機(jī)就會切換到信號強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)。各地頻繁進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與優(yōu)化調(diào)整，造成部分邊界地區(qū)存在基站信號互相干擾、越界覆蓋等問題，加強(qiáng)地區(qū)間協(xié)作是解決問題的關(guān)鍵。

邊界問題一直是無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的難點(diǎn)，在頻率割接及日常優(yōu)化工作中關(guān)注較少，存在問題較多，并且邊界基站本身具有3個(gè)特點(diǎn)[3]。1)基站稀疏，覆蓋較遠(yuǎn)，切換較城區(qū)少;2)對網(wǎng)絡(luò)總體指標(biāo)的影響較大;3)用戶撥打電話時(shí)容易引起掉話;因此，對邊界漫游小區(qū)進(jìn)行全面檢查、調(diào)整優(yōu)化就顯得非常重要。

邊界漫游小區(qū)的界定是邊漫工作中的瓶頸，由于兩個(gè)區(qū)域邊界的基站信息不能實(shí)時(shí)共享、網(wǎng)絡(luò)不斷的變化，很容易造成邊界漫游小區(qū)過少或遺漏的情況，所以，邊界漫游小區(qū)的正確性和完整性非常關(guān)鍵。

1.2 邊界漫游分析的目的

1.2.1 準(zhǔn)確識別邊界漫游小區(qū)

運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，從客戶感知出發(fā)，切實(shí)跟蹤客戶使用情況，還原邊界漫游場景，從而形成一種全新的邊界漫游小區(qū)的識別方式。與傳統(tǒng)方式相比，該方法更貼近客戶實(shí)際使用，識別過程中一方面能發(fā)掘地理位置上不易覺察的邊界漫游小區(qū)，另一方面可對路測中發(fā)現(xiàn)但實(shí)際鮮有用戶接觸到的小區(qū)從邊界漫游小區(qū)中剔除。兩方面結(jié)合，修正邊界漫游小區(qū)信息，使邊界漫游小區(qū)的識別更為準(zhǔn)確。

1.2.2 提高運(yùn)維人員工作效率

數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的完美結(jié)合、工作流程的改善讓工作更加高效，僅需對計(jì)費(fèi)話單進(jìn)行周期性分析，即可充分觀察到邊界漫游的發(fā)生情況，足不出戶即可對邊界漫游小區(qū)分布情況有精準(zhǔn)的判斷，在提高識別精度的前提下避免了大量實(shí)地路測的工作量。

在時(shí)效性方面，傳統(tǒng)方式與他省邊界位置的信息交換需要依賴人工傳遞，時(shí)間延遲過于被動(dòng)?，F(xiàn)有方式通過主動(dòng)分析用戶清單，在更短的周期內(nèi)就能達(dá)到識別新的邊界漫游小區(qū)的效果。

2 邊界漫游分析的實(shí)施

2.1 邊界漫游分析思路

2.1.1 分析前提條件

從IT系統(tǒng)走向大數(shù)據(jù)決策，著眼點(diǎn)在于未來服務(wù)，通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的處理分析手段，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)綜合治理、開拓新應(yīng)用、創(chuàng)造公司利潤、降低公司成本等目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)需要具備如下三個(gè)前提條件。

1)新技術(shù)契機(jī):云計(jì)算技術(shù)成熟應(yīng)用的契機(jī)，使我們能利用新技術(shù)達(dá)到以前傳統(tǒng)方式所達(dá)不到的效果。

2)公司戰(zhàn)略要求:大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐的新管理模式要求提供信息武器，展現(xiàn)大數(shù)據(jù)信息價(jià)值。

3)公司內(nèi)部需求:公司對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作的高效率要求與傳統(tǒng)運(yùn)維工作的現(xiàn)狀不匹配。

2.1.2 自動(dòng)識別思路

邊界漫游小區(qū)自動(dòng)識別是通過對客戶語音清單的深度分析，探索實(shí)際發(fā)生邊漫特征的小區(qū)，從而輔助邊界漫游小區(qū)計(jì)費(fèi)處理的一種方法。該方法需要對清單進(jìn)行分析處理識別疑似邊界小區(qū)。用戶在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行兩次通話，兩次通話分別是本地通話和漫游地通話，則可認(rèn)定本地通話的基站小區(qū)和漫游地通話的基站小區(qū)為疑似相鄰邊界漫游基站小區(qū)。一段時(shí)間內(nèi)兩個(gè)基站小區(qū)成對出現(xiàn)的次數(shù)越高，成為相鄰邊界漫游基站小區(qū)的可能性越大，影響用戶范圍越廣，流程如圖1所示。

運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)處理清單數(shù)據(jù)，能夠高效率、可持續(xù)地計(jì)算處理清單，并穩(wěn)定地執(zhí)行分析流程，確保結(jié)果穩(wěn)定落地并應(yīng)用。

圖1 識別流程

2.2 邊界漫游分析的實(shí)施

2.2.1 分析準(zhǔn)備工作

1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。①確認(rèn)本次分析清單的分析周期;②剔除錯(cuò)誤異常清單后提取計(jì)費(fèi)系統(tǒng)上月全量漫游話單，僅選取對本次分析有關(guān)聯(lián)的字段(如表1所示);③計(jì)費(fèi)系統(tǒng)提供最近的邊界漫游基站參數(shù)信息。

表1 有關(guān)聯(lián)的字段

2)算法選擇。本次采用的是主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)， 將多個(gè)變量通過線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。又稱主分量分析[4]。

在很多情形下變量之間有一定的相關(guān)關(guān)系，當(dāng)兩個(gè)變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時(shí)，可以解釋為這兩個(gè)變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量，將重復(fù)的變量(關(guān)系緊密的變量)刪去，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個(gè)綜合變量，同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中取出幾個(gè)較少的綜合變量，盡可能多地反映原來變量的信息統(tǒng)計(jì)方法叫做主成分分析或主分量分析，也是數(shù)學(xué)上用來降維的一種方法。

3)算法原理。主成分分析是把原來多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，從數(shù)學(xué)角度來看，這是一種降維處理技術(shù)。假定有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本共有p個(gè)變量描述，這樣就構(gòu)成了一個(gè)n×p階的地理數(shù)據(jù)矩陣:

要從這么多變量的數(shù)據(jù)中抓住事物的內(nèi)在規(guī)律性，需要在p維空間中加以考察，這是比較麻煩的。為了克服這一困難，就需要進(jìn)行降維處理，即用較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)來代替原來較多的變量指標(biāo)，而且使這些較少的綜合指標(biāo)既能盡量多地反映原來較多指標(biāo)所反映的信息，同時(shí)它們之間又是彼此獨(dú)立的。那么，這些綜合指標(biāo)(即新變量)應(yīng)如何選取呢?顯然，最簡單的形式就是取原來變量指標(biāo)的線性組合，適當(dāng)調(diào)整組合系數(shù)，使新的變量指標(biāo)之間相互獨(dú)立且代表性最好。

如果記原來的變量指標(biāo)為，它們的綜合指標(biāo)——新變量指標(biāo)為。則

在公式(2)中，系數(shù)lij由下列原則來決定:

(1)zi與zj(i≠j;i，j=1，2，…，m)相互無關(guān);

(2)z1是x1，x2，…，xp的一切線性組合中方差最大者;z2是與z1不相關(guān)的x1，x2，…，xp的所有線性組合中方差最大者;……;zm是與z1，z2，……zm-1都不相關(guān)的x1，x2，…，xp的所有線性組合中方差最大者。

這樣決定的新變量指標(biāo)z1，z2，…，zm分別稱為原變量指標(biāo)x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在總方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次遞減。在實(shí)際問題的分析中，常挑選前幾個(gè)最大的主成分，這樣既減少了變量的數(shù)目，又抓住了主要矛盾，簡化了變量之間的關(guān)系。

從以上分析可以看出，找主成分就是確定原來變量xj(j=1，2，…，p)在諸主成分zi(i=1，2，…，m)上的載荷lij(i=1，2，…，m;j=1，2，…，p)，從數(shù)學(xué)上容易知道，它們分別是x1，x2，…，xp的相關(guān)矩陣的m個(gè)較大的特征值所對應(yīng)的特征向量。

2.2.2 分析處理流程

通過算法選擇對邊界漫游業(yè)務(wù)影響重要的元素，依據(jù)云計(jì)算平臺的海量數(shù)據(jù)沉淀和云計(jì)算平臺的強(qiáng)大運(yùn)算能力，輸出疑似邊界漫游小區(qū)。

1)分析指標(biāo)選擇。根據(jù)邊界漫游業(yè)務(wù)涉及的元素及主成分算法的理解，進(jìn)行用戶特征和消費(fèi)特征的分析。因此，分析需要用到的主要信息可能如表2所示。

表2 分析用到的主要信息表

2)運(yùn)用Greenplum分布式數(shù)據(jù)庫處理算法。本次計(jì)算采用Greenplum云數(shù)據(jù)庫，Greenplum云數(shù)據(jù)庫軟件是業(yè)內(nèi)首創(chuàng)的大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing，MPP)的數(shù)據(jù)庫軟件產(chǎn)品，它包含大規(guī)模并行計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)最新的研發(fā)成果:包括按列存儲數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫內(nèi)壓縮、MapReduce、永不停機(jī)擴(kuò)容、多級容錯(cuò)等等。同時(shí)云計(jì)算的按需自服務(wù)、共享資源池、快速彈性能力、普遍網(wǎng)絡(luò)訪問、可度量的服務(wù)五大特點(diǎn)帶來了一種新興的IT開發(fā)、部署和交付模式，允許按需交付、提供信息服務(wù)，且可以在實(shí)現(xiàn)資源集約共享的基礎(chǔ)上按需動(dòng)態(tài)彈性分配來降低成本，優(yōu)化IT服務(wù)，使沉淀和分析海量的計(jì)費(fèi)清單數(shù)據(jù)成為可能，在數(shù)據(jù)沉淀、統(tǒng)計(jì)、分析應(yīng)用中充分體現(xiàn)其價(jià)值。

運(yùn)用Greenplum云數(shù)據(jù)庫處理8月份用戶通話清單，按照對數(shù)據(jù)寬表中的字段，進(jìn)行主成分分析，生成識別邊界漫游小區(qū)的指標(biāo)，按照統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的范圍匯總指標(biāo)。對分析清單進(jìn)行以下處理(以地市間漫游為例)。

地市A用戶從地市A到地市B，第一條通話為非漫游通話，第二條是漫游通話，分析過程中記錄以下信息:第一條話單和第二條話單的基站信息、通話開始時(shí)間、通話結(jié)束時(shí)間;兩條話單的間隔(第二條話單的通話開始時(shí)間減去第一條話單的通話結(jié)束時(shí)間)。

地市A用戶從地市B回到地市A，第一條通話為漫游通話，第二條是非漫游通話;分析過程中記錄以下信息:第一條話單和第二條話單的基站信息、通話開始時(shí)間、通話結(jié)束時(shí)間;兩條話單的間隔(第二條話單的通話開始時(shí)間減去第一條話單的通話結(jié)束時(shí)間)。

地市A用戶從地市C到地市B，第一條通話為漫游通話，第二條也是漫游通話;分析過程中記錄以下信息:第一條話單和第二條話單的基站信息、通話開始時(shí)間、通話結(jié)束時(shí)間;兩條話單的間隔(第二條話單的通話開始時(shí)間減去第一條話單的通話結(jié)束時(shí)間)。

將以上三種分析方法數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，并且對兩條話單的間隔時(shí)間進(jìn)行分檔處理，形成邊界漫游基站360度視圖。

運(yùn)用分布式統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的效率高于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)。

3)驗(yàn)證現(xiàn)有邊界漫游參數(shù)。通過對邊界漫游基站360度視圖的分析結(jié)果得到如下結(jié)論。

設(shè)定地市與邊界地市單位間隔時(shí)間(如:同一用戶邊漫話單間隔2分鐘或5分鐘或其他)，統(tǒng)計(jì)所提供的分析清單中存在多少次邊界漫游通話。

地市與邊界地市存在邊界漫游通話，基站信息已經(jīng)配置在計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的邊界漫游信息表中。

地市與邊界地市存在疑似邊界漫游通話，但基站信息沒有配置在計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的邊界漫游信息表中。

在計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的邊界漫游信息表中存在地市與邊界地市的基站信息，但提供的分析清單沒有任何邊界漫游通話行為。

2.2.3 分析識別結(jié)果

按照上述數(shù)據(jù)模型與實(shí)現(xiàn)方式，系統(tǒng)生成8月份疑似邊界漫游小區(qū)數(shù)據(jù)，以模型優(yōu)化調(diào)整后的首次實(shí)際應(yīng)用為例，疑似邊界漫游小區(qū)數(shù)據(jù)生成后與移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)當(dāng)前配置邊界漫游小區(qū)數(shù)據(jù)匹配情況如表3所示，識別模型處理的識別率達(dá)到了89.3%。

表3 數(shù)據(jù)匹配情況

同時(shí)將未匹配成功的疑似邊界漫游小區(qū)交給運(yùn)行維護(hù)部網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中心進(jìn)行確認(rèn)，每個(gè)地市的成對出現(xiàn)頻次TOP10的小區(qū)共130組，確認(rèn)有效達(dá)129個(gè)，準(zhǔn)確率達(dá)99.2%，出現(xiàn)頻次TOP30小區(qū)準(zhǔn)確率約85%，總體準(zhǔn)確率70%以上，說明需要增補(bǔ)大量的邊界小區(qū)信息。

另外存在3 518個(gè)小區(qū)沒有任何邊漫通話數(shù)據(jù)，考慮予以剔除，以降低業(yè)務(wù)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)處理負(fù)荷。

2.3 邊界漫游分析結(jié)果應(yīng)用

固化數(shù)據(jù)生成與維護(hù)流程，首先由江蘇聯(lián)通信息化事業(yè)部通過數(shù)據(jù)模型每周自動(dòng)生成疑似邊界漫游小區(qū)，其次運(yùn)行維護(hù)部對系統(tǒng)識別出的邊界漫游小區(qū)進(jìn)行全面的核查、確認(rèn)，經(jīng)確認(rèn)后的小區(qū)由計(jì)費(fèi)系統(tǒng)維護(hù)人員及時(shí)在系統(tǒng)中進(jìn)行標(biāo)識。通過固化的流程一方面更精準(zhǔn)地識別出邊界漫游小區(qū)，另一方面對已經(jīng)加入的邊界漫游小區(qū)進(jìn)行跟蹤，對無邊漫特征的小區(qū)及時(shí)從計(jì)費(fèi)參數(shù)表中剔除，從而減少對用戶的錯(cuò)誤優(yōu)惠，對邊界漫游小區(qū)的加入和退出形成了閉環(huán)的管理，如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)生成與維護(hù)流程

3 邊界漫游分析的效果

通過自動(dòng)識別模型的有效應(yīng)用，使得邊界漫游小區(qū)識別流程效率和工作成效得到了很好的提升。體現(xiàn)了信息化技術(shù)的服務(wù)支撐能力，具體體現(xiàn)在以下4方面。

1)降低客戶投訴。自動(dòng)識別方法的使用為主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題、及時(shí)更正計(jì)費(fèi)處理贏得了時(shí)間，為客戶及時(shí)解決問題，變被動(dòng)接受客戶投訴為主動(dòng)服務(wù)客戶，對該類型投訴量的下降和客戶滿意度提升將大有裨益，自邊界漫游自動(dòng)識別上線后，用戶關(guān)于邊界漫游的月均投訴量下降了2000筆左右。

2)提高識別準(zhǔn)確率。自動(dòng)識別方法每周定期測算新增邊界小區(qū)，及時(shí)提供給運(yùn)維部門予以確認(rèn)，提高了邊界小區(qū)識別的及時(shí)性。同時(shí)該方法基于真實(shí)用戶感知進(jìn)行分析，準(zhǔn)確率得到大幅提高。

3)減少運(yùn)營商收益損失。邊界漫游小區(qū)識別能力的提升，將有效減少公司在該類投訴上產(chǎn)生的退費(fèi)損失、減少了不必要的優(yōu)惠、省際漫游等費(fèi)用的支出，同時(shí)在充分保證用戶感知度的前提下，有效剔除了非邊界漫游小區(qū)的錯(cuò)誤配置數(shù)據(jù)，杜絕了公司正常收益的流失。

4)提高運(yùn)維工作效率。通過自動(dòng)識別，系統(tǒng)將疑似邊界漫游小區(qū)進(jìn)行了有效篩選，后續(xù)人工識別的小區(qū)數(shù)大幅下降，節(jié)省了大量的人力物力成本，同時(shí)提升了整體工作流程的執(zhí)行效率。

4 總結(jié)

將數(shù)據(jù)分析方法運(yùn)用于邊界漫游小區(qū)識別工作是一次積極的嘗試，是一種工作方法的探索和創(chuàng)新，結(jié)果證明成效顯著。江蘇聯(lián)通信息化事業(yè)部將繼續(xù)積極探索數(shù)據(jù)分析在公司各項(xiàng)工作中的應(yīng)用可能，主動(dòng)服務(wù)各業(yè)務(wù)部門，為公司的經(jīng)營發(fā)展和管理提升提供強(qiáng)有力的支撐。

[1]謝顯忠.基于TDD的第四代移動(dòng)通信技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005

[2]施瓦茨,許希斌.移動(dòng)通信[M].李云洲,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2013

[3]何林娜.數(shù)字移動(dòng)通信技術(shù)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010

[4]何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用(第3版)[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2012