基于多模态融合与图神经网络的用户精准感知系统研究

最新推荐文章于 2024-10-07 20:15:14 发布

罗思付之技术屋

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分类专栏：网络通信安全及科学技术专栏文章标签：神经网络人工智能深度学习

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本文研究了一种用户精准感知系统，该系统利用多模态融合技术整合运营商网络数据、业务数据及声音、图像、文本数据，并通过图神经网络进行建模分析，实现用户精准感知。系统还应用于高危流失用户的预测与挽留，提高了预测准确性和挽留成功率，为运营商数字化转型提供了新思路。

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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