基于多模态融合与图神经网络的用户精准感知系统研究

摘要

5G时代，通信运营商面临网络复杂化、业务差异化和用户需求多样化等挑战，引入人工智能技术，实现对用户的精准感知，并按需为用户提供个性化服务，已经成为运营商数字化转型的重点方向。研究了用户精准感知系统的构建方案，系统具备对运营商网络数据、业务数据以及声音、图像、文本数据进行多模态融合的能力，并能够通过图神经网络算法进行建模分析，实现对用户的精准感知与洞察。另外，介绍了基于用户精准感知系统进行高危流失用户挽留的应用场景，为人工智能技术在运营商数字化转型中的应用提供一种新的思路。

前言

近年来人工智能技术的发展影响到了企业与个人的方方面面，深度学习技术作为人工智能技术的一个分支发展尤为迅速，并且在文本、语音、图像等数据上已经取得了很大的成功。目前，将语音、图像、文本等多种类型的数据进行多模态融合，服务于具体的业务场景是人工智能的一个重要发展方向。

除了图像、文本、语音等数据外，许多行业领域还存在着图结构的数据，例如社会科学中的社交网络、电子商务领域中的商品与用户关系、通信网络的拓扑结构等，为了充分挖掘这些图结构数据的特征，图神经网络技术被提出，并在很多行业表现出巨大的发展潜力。

通信运营商具备海量的网络与业务数据，其中运营商的网络拓扑结构、人机物交互拓扑、用户社交关系等都是能够以图结构表示的数据，具有应用图神经网络技术的天然优势。另外，运营商在开展业务中存储了大量的语音、文本、图像等数据，具备进行多模态融合的基础。人工智能领域的图神经网络算法结合多模态数据（文本、语音、图像等）在复杂场景下表现出比传统机器学习更优的决策能力，将图神经网络、多模态融合等新技术应用于通信运营商业务场景已成为通信领域人工智能研究的新热点。

01 用户精准感知系统关键技术

1.1 多模态技术

不同的存在形式或信息来源均可以被称之为一种模态，由2种或2种以上模态组成的数据称之为多模态数据。多模态数据可用来表示不同形态的数据形式或者同种形态的不同格式，一般有文本、图片、音频、视频、混合数据等。

自然现象具有十分丰富的特征，单一模态很难提供某个现象的完整信息。多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效整合，汲取不同模态的优点，完成对信息的融合。对于同一个描述对象，多模态数据通过不同领域或视角获取到数据，通过多模态融合实现对数据每一个领域或视角的优点最大化，充分发挥各模态数据在应用场景中的价值。

1.2 图神经网络技术

图数据是除语音、文本、图像、视频、表格等数据外，另外一种数据的表现形式。图数据通过将现实场景中的实体转化为节点、将实体间的关系转化为边进行建模，图结构数据对现实场景具有很强的表达能力。

虽然深度学习技术在声图文数据中的应用取得了惊艳的效果，但是应用于图数据时存在诸多挑战。图数据具有不规则的结构，图的节点之间是无序的，图中每个节点与其他节点之间存在复杂的依赖关系。常见的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）提取图像、文本特征的能力，在图数据上无法适用。图神经网络算法的提出就是用于建模图节点之间的依赖关系，从而对图节点进行表示，充分提取图数据特征，应用于下游任务。

图神经网络的基本思想就是聚合邻居，为了更加全面地刻画每个节点，除了节点自身的属性信息，还需要更加全面的结构信息，所以要聚合邻