导读:本文包含了网络呼叫论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:呼叫中心,智能机器人,智能知识库,智能质检
网络呼叫论文文献综述
武尧亮,殷慧,张炜[1]（2019）在《内蒙古广电网络呼叫中心智能化探讨》一文中研究指出随着移动互联网技术的发展,传统呼叫业务难以满足企业客户服务的多元化需求。一方面是内部质检多为抽查质检,不能做到完全有效监督;另一方面是由于广电网络公司呼叫业务的话术相对复杂,一些场景很难用语言和文字进行表述,而用户则逐渐习惯了通过手机App、微信公众号,利用多媒体手段进行多位一体消费和服务的常态。因此,加强智能机器人、智能知识库、智能质检的探索,推进呼叫中心智能化建设,将是提高企业客户服务质量的有力抓手。(本文来源于《数字传媒研究》期刊2019年08期）
Kashif,Sultan（克希夫）[2]（2019）在《5G移动通信网络中的呼叫记录分析》一文中研究指出随着移动物联网技术(internet of things,IoT))的迅猛发展,可以预见,在下一代网络(fifth generation networkS,5G)中,将会实现万物互联。随着向5G发展迈出的每一步,智能手机、平板电脑和可穿戴设备移动设备的数量呈指数级增长。大量无线设备的连接和移动网络技术的进步将大大增加数据流量。这些大数据通常包含丰富的有用信息。然而,从如此大的数据中提取有用的信息是具有挑战性的。本论文主要针对蜂窝网络数据进行分析,以提高下 一代网络的性能。特别的,我们关注呼叫详细记录(call details record,CDR)数据。每当用户使用诸如语音呼叫、短信或互联网连接服务时,都会生成一个由网络运营商记录的CDR。移动网络CDR中包含的信息可以用来研究移动网络的运营效率和移动用户的行为模式。本文首先强调了 5G网络大数据分析的意义。为了克服挑战并满足5G 网络的关键要求,大数据驱动的分析框架至关重要。然后,我们利用呼叫细节数据记录来检测网络中的异常情况。对于异常的认证和验证,我们使用K-均值聚类算法,这是一种无监督的机器学习算法。通过对异常情况的有效检测,可以对资源分布进行合理设计,并进行故障检测和规避。此外,我们通过训练一个神经网络模型和去除异常活动,来准备无异常数据。将异常和无异常数据通过该模型,观察异常活动对模型训练的影响,并观察异常和无异常数据的均方误差。最后,我们使用自回归整合移动平均模型来预测用户的未来的数据量。通过简单的可视化,我们发现无异常数据能更好地训练学习模型,在预测任务上表现得更好。第叁,我们从CDR数据中提取出可操作的结果,并能说明它在真实的网络流量模式中存在很强的时空可预测性。移动运营商可以利用这些知识进行有效的网络规划,如资源管理和优化。在此基础上,我们对意大利电信集团的CDR数据进行了时空分析。因此,基于时空视角,我们提出了一个移动交通分类框架。实验结果表明,基于机器学习技术的网络流量模型能够对网络流量模式进行准确的建模和分类。此外,我们还演示了这些结果在资源优化中的应用。最后,我们分别对网络活动记录数据进行分析,以便于理解和划分网络流量。移动蜂窝网络的互联网活动记录(internet activity records,IAR)具有重要的信息,可以用来识别网络的效能和移动用户的行为。我们从IAR数据中提取有用的信息,并确定网络流量中时空模式的正确可预测性。提取的信息有助于网络运营商规划有效的网络配置,并对网络资源进行管理和优化。本文展示了意大利电信IAR数据的时空分析实验。在此基础上,提出了移动业务划分方案。该模型的实验结果有助于网络流量模式的建模和划分。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-06-06）
张树永,孙昊,高明[3]（2019）在《牡丹江数字文化服务外包方兴未艾》一文中研究指出贰飞文化传媒有限公司的录音棚里不时传出悦耳的读书声，古道网络文化创作基地的电脑前一双双灵巧的手在键盘上飞舞，携程旅行网东北客服中心的工作平台上尽是年轻人忙碌的身影……近年来，牡丹江市抢抓新机遇，举全市之力推进数字文化服务外包产业快速发展，与携程旅行网、阅(本文来源于《黑龙江日报》期刊2019-05-12）
张黎黎[4]（2019）在《基于广电网络呼叫系统的短信平台的研究与实现》一文中研究指出基于广电网络呼叫系统的短信平台设计,充分考虑呼叫系统整体运行能力和安全策略机制,采用开放的第叁方标准接口协议与开发平台,提供有效的安全保密措施,包括IP鉴权、MAC地址绑定、SSL加密等方式,确保系统和数据资源的安全,防止对系统资源的非法侵入。建立了以呼叫系统为核心,集服务、应用、数据库于一体的短信平台应用系统,构建了一个具有个性化、专业化、标准化的客户服务体系,体现良好的灵活性和可扩展性,实际应用效果良好,客户满意度大幅提升。(本文来源于《中国有线电视》期刊2019年04期）
张瑜[5]（2018）在《异构网络中的功率控制和呼叫接纳算法研究》一文中研究指出无线通信技术的快速发展,带动着用户的需求也随之日益增长,正因如此,现有的可供使用的无线物理频谱资源越来越少。虽然有相关的频谱分配方式来提高频谱的利用率,但是目前存在并使用的是静态频谱分配方式,该方式仍存在频谱利用率低的问题。认知无线电技术因此而诞生,该技术摒弃了原有的频谱分配方式,而采用动态频谱分配方式共享频谱。在无线技术发展的过程中,不仅存在频谱短缺的问题,各种新出的无线接入技术也是使得网络之间的交互变得更加复杂,不同的无线接入技术间的互补特性应该被加以利用,从而利用不同无线技术之间无缝切换的来提供给用户更好的通信服务质量。针对上述问题,本文做了以下研究:首先,研究了认知异构网络中的各种关键技术,概述了因频谱短缺问题而新起的认知无线电技术;随后介绍了功率控制技术,全方位地概述了该技术,根据该技术分类进行详细介绍对比,并研究了该技术中存在的四种准则;阐述了博弈论的原理,主要是对其概念、分类、纳什均衡的介绍;并研究了异构无线网络在呼叫接纳控制过程中需要考虑的要点以及它的研究现状。然后,本文对异构无线网络中的非合作博弈功率控制算法进行重点研究,针对认知无线网络中存在的功率控制问题,研究了该领域中经典的功率控制算法,根据该算法的核心思想搭建了非合作博弈模型,并对该模型中的纳什均衡的存在提供相关证明,最后在此模型上给出仿真分析。仿真结果表明:该功率控制算法平衡了各认知用户的发射功率,提高了整个系统的效用。最后,提出一种基于QoS的呼叫接纳控制算法,该算法是基于保证系统通信质量的前提下,对系统中用户业务请求的优先级进行划分等级,并根据优先级进行网络匹配;当所请求的网络中的资源无法满足请求时,该请求将部分优先接入到最优匹配的网络;其余的将通过会话分流技术根据优先级由高到低的去匹配网络并传输,在接收端接收每个分流会话并对其进行合并还原会话。在研究过程中,利用马尔科夫链将复杂的通信模型转换成易于研究的数学模型,并在matlab中进行仿真分析。仿真结果表明:该算法保证了QoS,并在网络请求到达率高的情况下降低了网络的阻塞率,提高了资源利用率。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
陆广海[6]（2018）在《VoLTE网络短号码呼叫方案研究》一文中研究指出本文简要说明了VoLTE网络紧急呼叫和95/96/1短号码呼叫的演进过程,介绍了VoLTE短号码呼叫总体技术方案,详细阐述了PSBC、VoLTEAS和关口局这叁个网元的话务路由分析,最后讲解了PSBC、VoLTEAS和关口局叁个主要节点的数据制作原则和方案。(本文来源于《山东通信技术》期刊2018年03期）
王绍春[7]（2018）在《基于ZigBee无线传感器网络呼叫系统的设计》一文中研究指出针对目前医院广泛使用的患者呼叫系统难以提供便携性和生理参数实时监控的问题,提出一种基于ZigBee无线传感器网络呼叫系统的设计。该系统设计基于支持ZigBee协议的CC2530芯片和通用MCU,通过在患者呼叫节点上设置生理参数传感器的方式实时收集患者生理指标(心率),实现呼叫终端方便随身携带和异常生理参数紧急上传的功能。通过实验表明,该系统具有可靠性好、功能实用性强的优点,可为患者的医疗健康监测带来极大便利。(本文来源于《机械与电子》期刊2018年08期）
张乐[8]（2018）在《开启智慧养老新模式》一文中研究指出“您好，请问您需要什么帮助？”“大妈，您别着急，我这就为您安排，预计维修师傅15分钟就到您家，请您在家中等候。”……5月16日一大早，六师五家渠市日间照料中心服务平台的客服代表张爱荣，就忙着回复一些居民的热线电话。(本文来源于《兵团日报(汉)》期刊2018-06-02）
徐可,黄海,董广忠,王传启[9]（2018）在《多业务异构网络的呼叫接纳控制》一文中研究指出呼叫接纳控制作为异构网络系统资源管理的重要部分,直接影响整个网络资源使用的有效性,因此在异构网络环境下设计一个合理有效的接纳控制策略至关重要.考虑了异构网络中的呼叫接入问题,根据各类服务的带宽需求以及提供的利润差异,针对其随机分布的特性,建立连续时间Markov分析模型,提出一种基于缓存的呼叫接入控制算法,并采取迭代策略对算法进行优化.仿真实验验证了算法的有效性,最终的控制策略是系统长期平均利润最大化的最优策略.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2018年01期）
薛二彭[10]（2018）在《面向电信网络的不良呼叫防范子系统的研究与实现》一文中研究指出近年来不法分子利用电话进行诈骗,传播涉恐、涉黄以及邪教等信息的行为越发猖厥。每年因不良呼叫上当受骗而导致的经济损失达到了上百亿元。如何有效打击此类电话,保护人民的生命财产安全已经成为了当前社会的热点问题。然而,目前对于不良呼叫只能通过用户主动标记来加以防范,缺乏一种有效的技术手段阻止此类事件的发生。因此,如何能够有效的发现、识别并处理不良呼叫成为一个亟待解决的问题。本文设计了一套应用于电信网络的不良呼叫防范系统,能够在通信网络层面发现、识别并处理不良呼叫。本文主要包含以下内容:第一,研究了实现电话拦截的方法,本系统主要面向IMS网络,利用IMS网中SIP协议的特点,构造BYE或CANCEL消息实现对呼叫的拦截。第二,研究了疑似不良呼叫号码的发现方法,利用特征工程发现通话记录中的蕴含规律,创新性地提出了疑似不良呼叫号码发现模型,提升了系统防范不良呼叫的能力;第叁,研究了语音分析识别不良呼叫的方法,结合卷积神经网络、长短记忆网络以及注意力模型,提出了AC-LSTM模型,该模型相较其他模型在不良呼叫识别上取得了最好的效果。最后,从功能、性能以及识别准确率角度出发设计测试用例,进行相关测试,表明本系统达到了准确识别并拦截不良呼叫的目的。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-01-06）
网络呼叫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着移动物联网技术(internet of things,IoT))的迅猛发展,可以预见,在下一代网络(fifth generation networkS,5G)中,将会实现万物互联。随着向5G发展迈出的每一步,智能手机、平板电脑和可穿戴设备移动设备的数量呈指数级增长。大量无线设备的连接和移动网络技术的进步将大大增加数据流量。这些大数据通常包含丰富的有用信息。然而,从如此大的数据中提取有用的信息是具有挑战性的。本论文主要针对蜂窝网络数据进行分析,以提高下 一代网络的性能。特别的,我们关注呼叫详细记录(call details record,CDR)数据。每当用户使用诸如语音呼叫、短信或互联网连接服务时,都会生成一个由网络运营商记录的CDR。移动网络CDR中包含的信息可以用来研究移动网络的运营效率和移动用户的行为模式。本文首先强调了 5G网络大数据分析的意义。为了克服挑战并满足5G 网络的关键要求,大数据驱动的分析框架至关重要。然后,我们利用呼叫细节数据记录来检测网络中的异常情况。对于异常的认证和验证,我们使用K-均值聚类算法,这是一种无监督的机器学习算法。通过对异常情况的有效检测,可以对资源分布进行合理设计,并进行故障检测和规避。此外,我们通过训练一个神经网络模型和去除异常活动,来准备无异常数据。将异常和无异常数据通过该模型,观察异常活动对模型训练的影响,并观察异常和无异常数据的均方误差。最后,我们使用自回归整合移动平均模型来预测用户的未来的数据量。通过简单的可视化,我们发现无异常数据能更好地训练学习模型,在预测任务上表现得更好。第叁,我们从CDR数据中提取出可操作的结果,并能说明它在真实的网络流量模式中存在很强的时空可预测性。移动运营商可以利用这些知识进行有效的网络规划,如资源管理和优化。在此基础上,我们对意大利电信集团的CDR数据进行了时空分析。因此,基于时空视角,我们提出了一个移动交通分类框架。实验结果表明,基于机器学习技术的网络流量模型能够对网络流量模式进行准确的建模和分类。此外,我们还演示了这些结果在资源优化中的应用。最后,我们分别对网络活动记录数据进行分析,以便于理解和划分网络流量。移动蜂窝网络的互联网活动记录(internet activity records,IAR)具有重要的信息,可以用来识别网络的效能和移动用户的行为。我们从IAR数据中提取有用的信息,并确定网络流量中时空模式的正确可预测性。提取的信息有助于网络运营商规划有效的网络配置,并对网络资源进行管理和优化。本文展示了意大利电信IAR数据的时空分析实验。在此基础上,提出了移动业务划分方案。该模型的实验结果有助于网络流量模式的建模和划分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络呼叫论文参考文献
[1].武尧亮,殷慧,张炜.内蒙古广电网络呼叫中心智能化探讨[J].数字传媒研究.2019
[2].Kashif,Sultan（克希夫）.5G移动通信网络中的呼叫记录分析[D].北京科技大学.2019
[3].张树永,孙昊,高明.牡丹江数字文化服务外包方兴未艾[N].黑龙江日报.2019
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[5].张瑜.异构网络中的功率控制和呼叫接纳算法研究[D].南京邮电大学.2018
[6].陆广海.VoLTE网络短号码呼叫方案研究[J].山东通信技术.2018
[7].王绍春.基于ZigBee无线传感器网络呼叫系统的设计[J].机械与电子.2018
[8].张乐.开启智慧养老新模式[N].兵团日报(汉).2018
[9].徐可,黄海,董广忠,王传启.多业务异构网络的呼叫接纳控制[J].中国科学技术大学学报.2018
[10].薛二彭.面向电信网络的不良呼叫防范子系统的研究与实现[D].北京邮电大学.2018