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　　构建基于AI算法的无线网络智能扩容优化体系针对无线网络面临的扩容投资受限、扩容不及时、扩容标准单一等问题，通过引入KMeans聚类算法、KK关联规则等AI智能算法，实现小区场景聚类、流量压抑识别与测算，并通过自动化工具开发实现智能优化和自动输出扩容方案开云网址·(中国)官方网站。研究结果表明，该模型可智能识别高价值流量压抑小区并估算出压抑流量，可作为精准智能扩容的基础平台。

　　近年来，2I2C业务的迅速发展以及不限量套餐的推出，带来数据业务流量的爆发式增长，给无线网络带来巨大压力，直接影响到用户感知开云网址·(中国)官方网站，而扩容投资成本受限，低价值用户、流量、场景区域扩容导致流量效益下降开云网址·(中国)官方网站。如何在保障用户感知的同时，降低投资成本，提升扩容效能，成为摆在网优工作面前的一个紧迫课题。动态合理地识别高负荷小区，很大程度上依赖于流量压抑小区的识别，如果能够智能识别小区流量的压抑状态，那么就可及时做出相应的优化扩容方案安排，提高资源利用率。

　　机器学习技术作为人工智能的重要组成部分，是国家发展战略重点扶持的目标，是当下各行业关注应用的焦点。为了推动日常高负荷小区优化扩容的智能化，提升网络运营智能化水平，有必要研究基于机器学习算法的流量压抑小区识别。