【摘 要】
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5G网络的复杂性和业务的多样性，使得5G用户投诉的根因定位涉及终端、锚点、5G站点等多种因素，导致用户投诉的根因定位困难，处理效率低。文章基于特征学习的5G用户投诉根因定位，使用数据分析和特征工程算法，基于大量5G用户的历史投诉记录，结合业务经验和统计学准则，筛选出5G投诉相关的关键指标集合。针对每位5G用户的投诉，根据用户的经纬度地址，匹配出投诉关联的5G基站，并对关联基站提取出指标数据集合，使
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5G网络的复杂性和业务的多样性，使得5G用户投诉的根因定位涉及终端、锚点、5G站点等多种因素，导致用户投诉的根因定位困难，处理效率低。文章基于特征学习的5G用户投诉根因定位，使用数据分析和特征工程算法，基于大量5G用户的历史投诉记录，结合业务经验和统计学准则，筛选出5G投诉相关的关键指标集合。针对每位5G用户的投诉，根据用户的经纬度地址，匹配出投诉关联的5G基站，并对关联基站提取出指标数据集合，使用孤立森林算法，筛选出关联基站的异常指标集合，最终结合专家经验规则，得出用户投诉的根因。
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