Un modelo predictivo inteligente para la gestión de la pérdida de llamadas
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Son muchos los factores que contribuyen a la mala calidad de los servicios prestados por los operadores del Sistema Global de Comunicaciones Móviles (GSM), y uno de ellos es la pérdida de llamadas, uno de los indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes para medir la satisfacción del cliente. Los datos obtenidos del repositorio UCL se entrenaron con un enfoque de aprendizaje cortical para determinar el valor umbral. El valor se comparó con el obtenido durante el drive test para determinar la calidad del rendimiento de la red. Para ello, se utilizaron seis indicadores de rendimie...
Son muchos los factores que contribuyen a la mala calidad de los servicios prestados por los operadores del Sistema Global de Comunicaciones Móviles (GSM), y uno de ellos es la pérdida de llamadas, uno de los indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes para medir la satisfacción del cliente. Los datos obtenidos del repositorio UCL se entrenaron con un enfoque de aprendizaje cortical para determinar el valor umbral. El valor se comparó con el obtenido durante el drive test para determinar la calidad del rendimiento de la red. Para ello, se utilizaron seis indicadores de rendimiento de la red: el rendimiento de la red es deficiente y se produce una pérdida de llamadas, es excelente y no se produce ninguna pérdida de llamadas, o es regular y puede producirse una pérdida de llamadas. Una vez más, el sistema fue capaz de determinar la calidad del rendimiento de la red en el área de estudio con predicciones de caídas de llamadas utilizando los indicadores antes mencionados. Como se ha explicado, los resultados también han demostrado ser un enfoque novedoso y la predicción fomentará la confianza de los clientes en el uso de diferentes redes GSM y también aumentará el potencial de negocio de los operadores.
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