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当前的通信网络使用的设计方法阻碍了实现最大网络效率。首先，虽然用户对满意服务的感知差异很大，但当前的网络设计为“通用”，通常过度设计以提供吸引所有类型用户的服务。此外，当前的网络缺乏用户级数据认知智能，无法通过自动化实现快速个性化的网络决策和行动。因此，在本文中，我们建议利用人工智能、大数据分析和实时非侵入式用户反馈来实现无线网络的个性化。根据每个用户的实际 QoS 要求和环境，多目标公式使网络能够同时微观管理和优化所提供的 QoS 和用户满意度水平。此外，为了实现用户反馈跟踪和测量，我们提出了一个基于容忍区概念的用户满意度模型。此外，我们提出了一个大数据驱动和基于人工智能的个性化框架，将个性化融入无线网络。最后，我们通过案例研究实现了一个个性化网络原型，以展示所提出的个性化概念及其潜在优势。案例研究展示了如何实现个性化，从而实现网络资源的有效优化，从而实现一定要求水平的用户满意度和以节省资源的形式实现的收入。
大数据驱动和基于人工智能的框架实现无线网络的个性化
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