En este artículo, consideramos un sistema de acceso múltiple no ortogonal (NOMA) con puntos múltiples coordinados (CoMP), que se utiliza en redes celulares 5G para garantizar los requisitos de tasa de los diferentes usuarios en el borde. Basándonos en el conjunto de datos de los Estudios de Panel Familiar de China (CFPS), utilizamos varios algoritmos de aprendizaje para predecir los requisitos de tasa de los usuarios según sus perfiles. Proponemos una estrategia de emparejamiento de subcanales-usuarios de dos lados de muchos a muchos, que puede clasificar a los usuarios en usuarios del centro de la celda, usuarios de borde con altos requisitos de tasa y usuarios de borde con bajos requisitos de tasa según su estado y los resultados de la predicción de aprendizaje, y emparejar a los usuarios con diferentes subcanales para formar subcanales de transmisión conjunta CoMP (JT-CoMP) y subcanales de selección de punto dinámica CoMP (DPS-CoMP). Además, se propone un algoritmo de asignación de potencia discreta basado en búsqueda grupal. Los resultados de la simulación muestran que nuestro algoritmo propuesto supera al algoritmo tradicional NOMA-CoMP y al algoritmo NOMA-CoMP de máximo rendimiento (MT). Maximiza la tasa de los usuarios de borde con altos requisitos de tasa mientras garantiza la equidad entre los usuarios.