AI智能网络优化应用之基于深度学习的智能网络优化辅助-

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传统方式需要现场数据采集，耗时费力，需要大量测试人员，而且优化验证手段单

一，不能及时发现问题，基于多维度智能优化辅助，能更有效率的给出综合优化解

决方案，提出的优化建议效率是常规优化方法的3倍左右。

常规优化只能收集特定区路、路线数据，或者针对问题点进行处理，不能结合深度覆盖、用户感知等方面进行综合分析。智能优化辅助结合多维度给出优化建议，所以方案更加精准，更加具有可操作性。

常规优化基本只能从点+线（问题点及道路测试）出发处理问题点，优化的效果往往顾此失彼，不能全面改善网络的问题，智能优化辅助从“点线面”全面考虑，结合用户感知数据进行分析，能全面的提升网络质量。