16、移动虚拟网络运营商的优化与挑战

移动虚拟网络运营商的优化与挑战

一、利润率优化方法

在移动虚拟网络运营中，利润率（PR）的计算方式为 (PR = \frac{m_1 - m_2}{m_2})，其中 (m_1) 是客户向 V - Mobile 支付的总费用，(m_2) 是 V - Mobile 向 B - Mobile 支付的成本。较高的 PR 是 V - Mobile 所期望的，且 PR 可能为负值。下面对比四种优化方法：
1. 当前方法 ：V - Mobile 每月通过计算用户所有历史月份使用量的算术平均值来估算用户下个月的使用量，然后根据这个粗略的估算从 B - Mobile 购买最便宜的数据套餐（考虑透支成本）。应用此方法计算得出的整体 PR 为 3.5%。
2. 仅使用机器学习 ：对于每个客户，V - Mobile 采用机器学习（带有异常值过滤的 SVR - RBF）来预测下个月的数据使用量，并据此确定从 B - Mobile 购买的数据套餐。该方法得出的整体 PR 为 4.1%。
3. 结合不确定性估计的机器学习 ：结合机器学习（SVR - RBF）和统计不确定性估计的完整方法。此方法得出的整体 PR 为 5.5%，比 V - Mobile 当前方法高 57.1%，比仅使用机器学习的方法高 34.1%。显著提高 PR 的原因在于为生命周期较短的客户更好地选择了 B - Mobile 的数据套餐。对于训练样本不足的此类客户，基于用户的机器学习往往效果不佳，而跨用户预测准确性建模可以基于“大数据”对预期费用提供更合理的估计。
4. 最优情况 ：为了估计 V - M