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机器学习算法在业务卡顿根因分析中的应用被引量：2

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摘要优化分析发现,基站下行时延指标与腾讯业务卡顿率有明显正相关性,文章描述通过使用决策树算法,找出影响基站下行时延的基础指标(根本原因)并量化其重要度,用于指导一线网络优化。

作者徐青宋琪鲁志强

机构地区中国联通四川省分公司

出处《数字通信世界》 2019年第1期214-214,共1页 Digital Communication World

关键词卡顿率基站下行时延机器学习决策树重要度门限

分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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数字通信世界

2019年第1期

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