SDN中基于用户服务等级目标的流量控制算法

SDN解决了传统IP网络异构性带来的配置管理困难、业务维护复杂等问题，流量控制算法成为SDN的研究热点。现有流量控制算法多为业务流的配置优化和网络整体性能的优化，缺乏面向用户需求的设计。然而，网络用户最关心的是自己业务的服务质量。不同业务流的QoS参数和目标不同，对传输链路性能提出了定量化的要求。针对这个问题，提出基于用户服务等级目标要求的流量控制算法。算法首先对多种QoS指标的业务流进行了分类，再结合业务流优先级和服务等级目标值的约束模型进行路由计算和资源分配。仿真实验证明，该算法能瞄准用户对业务流的QoS要求，精准地选择服务链路，达到多业务流QoS保障的目的。

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ICT机房基础设施监控系统标准化建设研究

针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题，从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面，提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案，涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面，以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。

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电信计费业务中基于复购行为的协同过滤营销推荐

移动互联网时代下，通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据，发现用户复购行为规律，并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度，在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法，以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性，选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试，结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。

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一种面向5G网络的人工智能平台

首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义，以及使用人工技能技术的痛点，横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后，详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措，最后展望网络AI平台未来的演进计划。

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基于机器学习方法的设备监控指标预测

主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法，从生产实际出发，在不同应用场景下对不同厂商，甚至是同一厂商内不同设备，不同版本，设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”，并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。

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基于lightGBM算法的MR网络信号预测

无线网络质量是运营商的命脉与核心，合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法，采集基站现有的MR数据，对MR数据进行栅格化，并对栅格化后的数据进行分析处理，通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测，从而实现无线网络优化，保证网络通信质量。

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运营商智慧中台建设思路探讨

新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求，通信网络需要推动运营模式的转型升级，构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式，通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势，并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨，智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。

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首都电子商务工程

首都信息发展有限公司为东莞设计的B2B电子商务平台是一种典型的电子商务模式（Asian Electronic Trade Associations Mode）,适用于亚洲（中国、大陆、台湾、香港、新加坡等）的电子企业；；以PC行业切入也是非常正确、及时的

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。