摘要
本公开提供一种基于用户感知的移动网络评价方法、系统、电子设备及存储介质，以解决网络评价在评估用户的真实感知存在局限的问题，所述方法包括：对用户数据采集，采集用户基本信息、投诉数据和用户感知数据；对数据进行预处理，包括数据稽核、清洗和变换，变换成模型可处理的指标；对数据的各个指标进行影响特征选择；构建正负样本，正负样本分别来自随机未投诉用户和投诉用户，将样本中提取的影响特征数据作为输入，选择预设的机器学习模型进行训练和测试，得到用户投诉预测模型；在模型输入待识别用户数据对亚健康用户人群的投诉概率预测，得到高概率的投诉用户明细。本公开能够更精准的对全网移网用户行为和网络质量进行评估和优化。
