网络优化系统

网络优化及监控排障

ONU光功率定界的故障主动识别；故障位置和根因分析；故障处理建议清单

高频采集+时序算法，区分单/多ONT故障；1.智能算法定位不稳定根因；2.高频度采集ONT性能，关联分析ONT告警和性能数据；3.挖掘光路物理层指标特征，准确定位光模块故障；

生成故障清单，包含故障说明及处理建议；分析全网用户质差指标，给出质差指标质差情况分析，及质差问题解决方案；提供用户辅助分析指标图谱，辅助装维人员快速解决问题，提升用户感知

互联网电视端到端的故障分析

对于性能指标已经出现故障得网元指标进行图形拟合分析，输出指标降低问题原因及故障解决方案；对排障后实际问题、解决方案与现有系统给出得问题原因及解决方案进行比对，细化问题差异和解决方案差异，提升问题识别准确度；对问题案例及解决方案提供前台录入/导入功能，丰富机器学习案例量，提升分析结果准确度；

故障模型训练

搭建故障判断模型；搭建问题解决方案模型；按照周期进行故障定位指标梳理及模型训练；按照周期进行故障解决方案指标梳理及模型训练

网络分析

潜在不满意用户回访分析

派单：针对重点指标分析用户近期潜在不满意结果，将具备重要隐患的分析结果及相应的问题解决方案推送给综调平台，协助综调平台完成隐患用户排除工作，以提高用户整体满意度、提高用户使用体验为出发点，减少用户的投诉量

回访分析：综调平台根据家宽性能端到端系统（智慧优家）推送的潜在不满意用户，解决用户隐患问题，并将解决结果反馈给家宽性能端到端系统（智慧优家），家宽性能端到端系统（智慧优家）侧根据反馈的结果，对所有反馈数据进行汇总分析

回访定位：根据反馈结果，反向分析用户潜在不满意因素，定位用户实际潜在不满意因素

回访跟踪：根据用户潜在不满意模型重新计算用户潜在不满意因素，结合用户投诉，定位用户潜在不满意原因，并对用户进行持续回访；

网络投诉

投诉用户潜在不满意分析

整体情况：增加用户潜在不满意因素及质差因素解决建议，增加用户投诉跟踪，优化潜在不满意因素与解决建议准确性

宽带业务：针对宽带投诉用户，偏重分析用户宽带业务相关潜在不满意因素及对应解决方案，增加用户投诉跟踪，优化潜在不满意因素与解决建议准确性

互联网电视业务：针对互联网电视投诉用户，偏重分析用户，互联网电视业务相关潜在不满意因素及对应解决方案，增加用户投诉跟踪，优化潜在不满意因素与解决建议准确性

融合画像

预警指标：根据用户经分属性、宽带属性、语音属性、手机上网属性和网络类服务属性，综合形成预警指标库（通过用户投诉、DPI上网行为、探针用户上网时段）

指标阈值：通过用户行为分析，动态生成用户私有指标阈值；

标签定义：对预警指标进行标签定义，形成用户标签库

用户输出：生成用户标签信息。