DATE ACQUISITION AND ANALYSIS OF B5G6G NETWORK INTELLIGENCE..

1 2 摘要随着日益复杂的移动通信网络和各行业差异化的服务需求，超越5G（B5G）/6G最重要的研究方向和趋势是将人工智能、大数据和计算深度融合到网络中，并开发智能通信网络以实现自动驾驶网络能力和精准定制服务。将数据与智能嵌入网络，以开发具有内生智能以及计算与通信融合特征的新型网络智能技术体系，在架构、数据和人工智能算法方面提出了挑战。数据作为最基础和重要的部分，决定了网络智能性能的上限，而架构和算法只是达到这个上限的手段。因此，我们需要解决如何获取、分析和利用移动大数据的最根本问题，并建立一个全面的数据获取和分析系统，以推动新型B5G/6G网络智能技术体系的发展。本白皮书介绍了一种B5G/6G网络智能的数据获取和分析系统。该系统实现了数据层信息集成、信息层知识提取和表示、智能层知识计算和推理、应用层特征定制。这些功能通过移动网络数据获取和存储、移动通信原理和协议的翻译、网络数据知识图谱构建和基于知识图谱的解析、以及网络智能特征数据集的构建和评估来实现。本文旨在创建一种网络智能数据获取和分析的可行方法，探索网络智能数据技术的一种新型方向和范式。3 4 网络智能特征数据集的构建与评估..........19内容1 B5G/6G网络智能的愿景与挑战 .............................................6B5G/6G网络智能的数据采集与分析系统...................93 网络数据知识图谱的构建与应用 ......................135 特征数据集构建与评估案例 ..............................................226 展望 ..........................................................................................................................26参考文献 .......................................................................................................................273.1 移动大数据智能特征工程........................................................................ 13 3.2 网络数据知识图谱的构建 ........................................................................ 14 3.2.1 知识图谱的技术架构........................................................................ 14 3.2.2 基于通信原理和协议的网路数据知识图谱构建......................................................................................................................................... 15 3.2.3 知识图谱补全方法 ................................................................................. 153.2.4 知识图谱的边权重 .................................................................................... 16 3.2.5 知识图谱中节点重要性及节点间影响的效率 ....................................... 16 3.3 网络数据知识图谱的应用 ......................................................................... 165.1 以上行吞吐量为核心构建本地知识图谱..................... 22 5.2 深入分析以上行吞吐量为核心的本地知识图谱........... 23 5.3 构建上行吞吐量特征数据集.............................................................. 24 5.4 评估上行吞吐量特征数据集................................................................. 252.1 无线网络智能开放平台 .................................................................................... 9 2.2 数据采集.............................................................................................................................. 10 2.3 基于知识图谱的表示与分析 .................................................................11 2.4 特征数据集构建..................................................................................................... 124.1 网络数据KPI的数据模型 .............................................................................................. 19 4.2 针对特定场景影响KPI的特征的初步知识图谱过滤 .............................................................................................................................................................. 19 4.3 基于机器学习的特征数据集构建 ................................................... 20 4.4 特征数据集构建过程的评价系统 ...............