赵雁航，刘昌兴，周 阳，冯 博，魏 迪

（中国移动通信集团吉林有限公司网络优化中心 吉林 长春 130000）

1 引言

在本次研究中，我们选取了影响用户感知最为重要的视频、语音、网络三个维度来搭建用户的感知评价体系，首先选取WGCNA（加权基因共表达网络法）算法，从海量的用户感知类指标中选取能够全面而又客观的反映用户感知情况的9项重点指标（每个维度选取连接度最高的前3项），并利用熵权法分别赋予该9项指标不同的权重，然后通过PCA（主成分分析）算法将每个维度的3项指标降至一维，同理利用熵权法给每个维度赋予不同的权值，最终将维度权值和子项权值的乘积作为每项指标的末端权值，然后通过k-means聚类算法来确定每一类指标的感知得分的阈值，最终用单项得分乘以对应权值得到单用户的感知得分，通过用户的感知得分确定出质差用户并进行精准营销，并通过关联质差用户和网元定位出感知差问题小区，从而进行相对应的网络优化措施，从而提升用户感知[1]。

2 WGCNA加权基因共表达网络法指标选取方案

搭建用户感知评价体系，第一步就是指标的选取，所以当面对海量的用户感知类指标时，哪些指标能够客观而又全面的代表用户的真实感知情况是面临的第一个问题，本文选取了WGCNA算法进行指标的选取，这是一种生物信息学的算法，其目的是探索基因网络中的核心基因以及各基因之间的关系，以此来挑选核心基因，算法基于数据客观计算得到指标重要性（连接度表征重要性）从而进行指标选择，指标的重要性体现为该指标的变化对网络整体的影响，等于该指标与网络中其它每个指标的全面相似性的总和。……