随着数据分析技术的发展,整合小区无线网络数据,利用数据分析构建小区画像,为网络优化提供支撑成为了一种重要的手段。这一应用对提高运营商网络优化效率,改善用户体验具有重要意义。因此,本文基于国内某通信运营商网络优化平台,整合分析全省范围内小区关键质量指标数据与关键性能指标数据,利用机器学习算法与数据挖掘算法等技术手段,形成了各种小区画像标签,完成了小区画像算法中多项功能,并为网络优化人员提供了数据支撑。小区画像算法对移动通信智能化升级,形成网络智能优化策略,推动移动网络智能化迭代,提高运营商网络优化时效与人效,改善用户网络使用体验具有重要价值。本文主要对运营商小区画像算法部分展开研究。首先,本文在产品需求说明文档的基础上对小区画像算法做了需求分析。目前,网络优化存在耗时、滞后等弊端,为解决这些问题,网络优化平台需要提前预测与判断小区无线用户感知度,输出小区所属业务场景,并建立关键质量指标与关键性能指标之间的关联,实现网络问题及时调控。同时,该算法还需要提供数据处理功能,包括异常值统计、缺失值占比等。其次,本文在需求分析的基础上,进一步研究了小区画像产品架构,对整体小区画像算法逻辑流程进行了详细设计。本文所研究算法基于历史小区关键质量指标数据,结合机器学习中自编码器与数据挖掘中的K-means聚类以及Apriori关联分析算法等,实现了小区无线感知智能判别与指标关联。并利用python中的matplotlib包实现了结果的可视化呈现。接着,本文对小区画像功能以及核心算法的性能进行了测试。数据处理与业务场景划分等功能测试全部通过。通过改变聚类算法中的k值,对比得出小区无线感知判别算法性能最优解,最终的算法模型识别率达到93.7%,符合运营商的产品需求。最后,本文详细描述了关联分析算法模型设计与实现的过程,创造性地提出了滑动窗口方法用于指标数据离散化,这一方法在关联分析过程中起到了至关重要的作用。本文的研究成果为该运营商精准定位小区业务,实现智能网络优化提供了重要参考,同时也为其他运营商建设类似的画像系统提供了借鉴。小区画像算法的高精准度极大地提高了网络优化效率,是网络优化走向智能化的一次创新与突破。