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00925njm 22002777a 4500 dc García-Pedrajas, Antonio Jesús author 2024 El crecimiento, en tamaño y complejidad, experimentado en las redes de comunicaciones móviles durante los últimos años ha evidenciado la incapacidad de los procesos actuales para una apropiada gestión de dichas redes. Además, el aumento de las expectativas de los usuarios en los actuales servicios de movilidad, ha forzado a los operadores a modernizar sus procesos de gestión, actualmente enfocados en el rendimiento de la red, para considerar la calidad de experiencia (Quality of Experience, QoE) y la satisfacción del usuario. Este nuevo paradigma ha popularizado el uso de técnicas de automatización para la gestión de redes, resultando en las conocidas como redes autoorganizadas (Self Organizing Networks, SON). Por otro lado, los últimos avances en la tecnología de la información han propiciado el desarrollo de nuevas técnicas de análisis de datos masivos (Big Data Analytics, BDA) permitiendo mejorar los procesos de gestión mencionados anteriormente. Esta tesis aborda el uso de técnicas de BDA para desarrollar nuevos procesos para la gestión de la red, centrados en la satisfacción del usuario, haciendo uso de la información generada por los diferentes elementos de la red. En primer lugar, se propone un método para ajustar los umbrales de calidad de servicio definidos en las funciones de utilidad, usadas para caracterizar la QoE de algunos de los servicios más demandados actualmente en las redes móviles. El objetivo es permitir la actualización automática de los principales modelos de QoE con funciones de utilidad. Como novedad, este modelo hace uso de técnicas de BDA para el cálculo de los nuevos umbrales mediante el uso de trazas de conexión generadas en la red, eliminando la necesidad de procesos costosos (p. ej., encuestas) o el uso de dispositivos externos a la red (p. ej., aplicaciones instaladas en terminales móviles) para evaluar la QoE. https://hdl.handle.net/10630/31723 Sistemas de comunicaciones móviles - Tesis doctorales Telecomunicaciones - Tesis doctorales Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Tesis doctorales Gestión avanzada de redes móviles mediante análisis de datos masivos.