一、 解决方案简介
本项目重点从知识图谱技术赋能无线网络智能优化角度，提出知识图谱在移动通信无线 领域的落地应用场景。针对无线网络运维、优化、规划各场景，建立了统一的知识增强智能 决策引擎，为一线业务人员提供知识查询、根因和优化方案推荐、智能问答、相似案例推荐、 故障因果预测等知识类应用功能。这些将极大改善现有无线网络优化领域长期依赖专家工作 经验的状况，能够显著提升无线网络问题优化方案的自动化、智能化从而实现无线优化的效 率提升，助力中国电信无线网络自智水平达到 L4。
二、 技术创新
本项目打造基于知识增强的无线智能决策引擎，发表 SCI 论文 3 篇、EI 论文 5 篇、专 著两本，申请专利 24 项，发布行业技术与应用白皮书，并在四项核心技术上显著突破，在 行业同领域内处于明显领先水平，所有算法均完全自主掌控。
1) 研发全流程非结构化数据智能抽取工具（专利 6 项、1 篇 EI 论文）
全自主研发包括非结构化文档转成 XML 等结构化数据的自动转换工具，PDF、WORD、EXCEL 文件批量转换成文本数据的自动转换工具，基于高精度网络知识抽取模型的自动知识标注工 具。
2) 基于投诉场景下的基站价值因果推断模型
通过整合 KPI、KQI 和用户投诉数据，建立 KPI->KQI->投诉小区的因果关系链、对 KPI->KQI->投诉小区链进行倒推，从而建立投诉场景下的基站价值因果推断模型。
图1 投诉场景下的基站价值因果推断模型算法原理
3) 基于知识图谱的根因和优化方案推荐（专利 2 项、1 篇 SCI 论文）
针对低效益、4/5G 质差小区等业务场景，建立统一知识增强的智能决策引擎，结合知 识图谱技术对网络故障进行自动根因分析、解决方案推荐、智能评估。
4) 基于知识引导和图神经网络的网络故障预测（专利 2 项、1 篇 SCI 论文）
基于故障因果路径图的 GR-STGCN 神经网络算法进行故障预测，不仅考虑 KPI 指标，更 充分考虑故障发生先后的因果关联关系，预测准确率较同场景的机器学习算法高 11%。
图2 同类算法对比结果
5) 基于知识图谱和大模型的智能问答（专利 8 项、2 篇 EI 论文）
将无线知识图谱与大模型两大相结合，问答机器人可精准识别网优专家在运维领域的问 题、原因、概念、解决方案等 17 大类意图，并支持多轮问答，问答准确率显著高于市场通 用大模型和行业大模型。
图3 智能问答机器人
三、 推广情况
1) 全国推广成果
目前智能决策相关模块已在中国电信集团 5GR 集中部署上线。全国 31 省试点应用，对 31 省“一把手”进行考核打分。智能推荐方法较传统方法在工单处置效率上提升 30-60%。每 月动态为全国 300Ｗ+小区进行质差检测、根因和解决方案智能推荐，每月为质差小区、低 效益等场景自动化派单 10Ｗ+、推荐比例达 65%、推荐准确率 86%、MTTR 平均提升约 30%。
图4 应用成效
2) API 调用成果
目前项目已形成 9 项 API 能力，其中海牛智能推荐能力已在 2023 年 5 月在原子能力平 台正式上线，被北京、湖北、江苏、上海、重庆、广东 6 省正式订阅，6 月调用次数 20Ｗ+ 。
3) 创新合作应用成效
依据客户个性化需求，与上海、浙江、江苏、北京、广东等多省在知识图谱、智能问答 和大模型技术上持续合作，并产生近千万元合同收益。四、 产生效益 当前本项目的智能决策与知识检索模块依托知识图谱底座辅助传统工单处理流程，在提 质与增效两方面提升工单处理效率，回单效率在不同地区提升 30-60%，另节约各省研发成 本 2.3 亿元。
