Turk telekom Muster

”Es ist Korrelation, nicht Kausalität”, sagte Andris. ”Aber die Analyse sollte Muster oder Regeln aufzeigen, die dazu beitragen können, die politischen Entscheidungsträger darüber zu informieren, welche sozio-ökologischen Variablen der Integration von Flüchtlingen am förderlichsten sind – zumindest in der Türkei und möglicherweise an anderen Orten. Wir können auch ermitteln, welche Arten von Städten, Bevölkerungsdichten und umliegende Bevölkerungen der Integration förderlich sind.” Datensatz 1 enthält die Anzahl und Dauer von Anrufen pro Zellenturm. Es gibt wenig Umfang der Datenschutzverletzung, die allein durch Datensatz 1 verursacht wird, da es keine persönlich identifizierbaren Informationen über die Benutzer enthält. Es könnte verwendet werden, um Verkehrsmuster während des gesamten Zeitraums zu studieren, zeigt aber keine Informationen über die Benutzer. Dieser Datensatz ermöglicht die Analyse der Aktivitätsebenen verschiedener Bereiche und ermöglicht den Aufbau von Kommunikationsverbindungen zwischen den Bereichen. ”Wir haben auf die ”Data for Refugees ”Data for Refugees”-Herausforderung (D4R) reagiert, die Forschern Anrufdatensätze (CDR) zur Verfügung stellt, die im Kalenderjahr 2017 gesammelt wurden. Forscher neigen dazu, sich über CDR-Daten zu begeistern, weil sie menschliche Berufungs-, SMS- und Mobilitätsmuster auf einem sehr feinen Kornniveau zeigen. Die Datenherausforderung ist eine große Chance”, sagte Andris. ”Und ebenso überzeugend ist eine echte Chance, Flüchtlingen zu helfen.” Diese Herausforderung wird von Turk Telekom in Zusammenarbeit mit dem Wissenschaftlichen und Technologischen Forschungsrat der Türkei (TUBITAK) und der Universität Bogazici initiiert. Sie stellt anonyme Anrufmuster von Handynutzern der Turk Telekom in der Türkei zur Verfügung, darunter Bürger und Flüchtlinge.

Die Teilnehmer der Challenge erhalten Zugriff auf eine Reihe von Datensätzen, die von einer Million Kunden im Laufe eines Jahres gesammelt und anonymisiert werden, so dass keine persönlichen Informationen vorhanden sind. Die Teilnehmer reichen am Ende der Challenge Projektberichte ein. i Zu den in dieser Bereitstellung verwendeten Algorithmen gehörten: Dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN); K-Nearest Neighbor (KNN) für einfache Implementierung; Gaußian Mixture Model (GMM) für einen probabilistischen Ansatz; statistische Methoden, z. B. Z-Score; Stückweise Aggregatannäherung (PAA) für Mustererkennung; und Isolation Forest, für die unbeaufsichtigte Ausreißererkennung. Für grobe Mobilitätsdaten stellen wir keine einzelnen Basisstationen zur Verfügung, sondern nur Bezirksinformationen. In der Türkei gibt es 971 Distrikte (oder Präfekturen). Die im Datensatz enthaltenen Basisstationen werden in rund 481 Distrikten im ganzen Land gesammelt. Das grobe geometrische Zentrum jedes Bezirks wird separat zur Verfügung gestellt. Die räumliche Auflösung wird reduziert, indem Antennenkennungen durch breitere Flächenkennungen, so genannte Distrikte oder Präfekturen, ersetzt werden. Die Karte der Türkei ist offiziell in 971 Distrikte unterteilt, unser Datensatz enthält Daten aus 481 Distrikten. Um die bestehenden regelbasierten Berichte und Kontrollen zu verbessern, arbeitete Turk Telekom mit Innova an mehreren Szenarien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).

Das Projekt, das Ende 2017 begann, stützte sich auf Turk Telekom für Telekommunikations-Domain-Expertise und Innova für den größten Teil des erforderlichen AI/ML-Know-hows. Wer: Turk Telekom (Turk Telekomunikasyon AS) & Innova, beide Teil der Turk Telekom Group Analyse von Servicequalitäts-KPIs und Ressourcenleistungsdaten und dann die Leitung von Operationen zur Verbesserung der Ressourcen- und Serviceleistung erforderten ebenfalls eine enorme interne Koordination. Nach der Implementierung des Business Process Framework von TM Forum (auch eTOM genannt), einem Teil des Open Digital Framework, war Turk Telekom gut positioniert, um Daten intern zu sammeln und zu teilen.

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