B5G/6G网络智能数据分析：网络数据采集、知识表示与推理、特征数据集构建与评估

随着移动通信网络的日益复杂以及服务千行百业的多样化差异化服务需求，深度融合人工智能、大数据与计算，发展可无人驾驶和精准服务定制的智能通信网络是 5G 演 进和 6G 发展（B5G/6G）的最重要研究方向和必然发展趋势。目前，该方向的研究国内 外还处在起步阶段，如何嵌入数据与智能形成智慧内生、通算一体的网络智能新技术体系，面临架构、数据和 AI 算法等重大挑战，而其中数据是最重要的基础，它基本决定了网络智能的性能上限，而架构和算法只是逼近该上限。移动通信网络从终端、无线接入网、传输承载网络到核心网，在网络运行过程中将产生成千上万个数据字段和指标，涉及不同的软硬件、功能以及协议栈，如何对各类众多复杂的数据进行有效采集、归类、分析及使用，建立完备的网络数据采集分析体系，是网络智能发展的亟需解决的基础问 题。

5G 及未来 6G 的网络结构、终端类型、终端行为、数据业务需求、系统资源配置等 都具有高动态性、时效性强及相互耦合性等特点。因此，移动网络的数据采析面临诸多 挑战，主要包括：数据分散在不同设备、不同层次导致的获取困难，数据的种类繁多、 结构复杂导致的剖析困难，数据的高度抽象导致的理解困难，数据之间的相互耦合、关联复杂导致的挖掘困难等。针对这些挑战，如何规范归纳数据的属性，高效厘清数据之 间的关系，深入挖掘关系之间的深层联系，清晰表征数据、关系内在蕴藏的关键信息已 成为一个重要课题。

网络智能化严重依赖数据基础支撑，建立完整的数据采析体系，解决数据如何采集、如何开放、如何利用这些最基础的问题，将加速促进 B5G/6G 网络智能新技术的发展，并成为网络智能化的重要里程碑进展。本白皮书的主要目的就是开创一条网络智能数据采析可落地的路径，为业界提供一种网络智能数据技术新思路和新范式。其中，作为网络数据知识表示的新方法和知识管理的新工具，知识图谱可以厘清数据之间复杂的关联 关系，可以表征数据以及数据之间关系的种类、属性，可以借助图谱的拓扑结构以及节点信息进行智能推理以及智能特征工程实践等。因此，知识图谱是解决上述移动通信网络数据采析面临的诸多挑战的高效工具，是B5G/6G 网络智能采析体系中最重要的一环。

本白皮书主要内容介绍了一种 B5G/6G 网络智能数据采析体系，其成果主要体现在移动通信网络数据的采集存储、知识表示、知识推理以及特征数据集的构建和评估。

B5G/6G 移动通信网络的知识表示借助知识图谱等工具，将具有高动态性、时效性 强及各要素易相互耦合等特点的移动通信网络，结合移动通信原理和协议以一种可视化、层次化、结构化的方式呈现出来，将移动通信网络内在复杂关系由“黑盒”变成“白盒”。 在知识表示的基础上，利用 B5G/6G 移动通信网络的知识推理将移动通信网络中的海量数据、复杂的连接进行有效的加工、处理、整合，实现知识的快速响应和推理，赋予移动通信网络感知与认知能力。

基于移动通信网络知识图谱中数据字段之间的关联分析及业务需求，将数据进一步分为不同的种类并对其进行特征提取，即形成 B5G/6G 移动通信网络的特征数据集。特征数据集表征对移动通信网络关键性能指标（KPI）有重大影响的关键特征以及这些特征所采集的数据的集合。特征数据集作为专家知识和智能算法的产物可以成为后续智能优化环节的直接输入源。其构建目的是在移动通信网络智能诊断、定位以及调优的过程中，直接围绕关键的目标指标获取其紧密相关的重要特征，为进一步的网络智能感知、预测、优化甚至数字孪生提供重要参考。