CN101783754A - 一种互联网业务客户感知QoE的测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种互联网业务客户感知QoE的测量方法，涉及电信网络中客户感知的评定方法。本发明实现了客户感知QoE的量化评定。客户感知是主观的因素，通常为好、不好、差等感受，很难量化。通过客户感知的量化测量方法，能够从网络覆盖、接入性、保持性、完整性、非网络因素等多维度全方面地测量客户的感知。由于本发明定义了QoE模型、QoE和QoS的对应关系及QoE的等级标准及计算方法，为运营商提供了一种有效的评定客户感知的测量方法，为运营商优化网络、提高服务质量提供了可参考的依据。
Description
技术领域
本发明涉及电信网络中客户感知QoE的测量方法，尤其是互联网业务中数据业务的评估方法。
背景技术
在电信网络中，大多数运营商从网络指标的角度来分析网络质量，通常注重的是网络质量的好坏，在客户的体验、客户的感知方面缺少成形的测量方法。国内、国外运营商的例子，也表明网络质量好的电信网络，客户感知并不一定好。客户感知涉及到的因素非常多，需要建立起一套客户感知的测量方法，用来评估用户对运营商所提供服务的认同感，以在激烈的市场竞争环境下，不断地提高运营商的服务质量。
发明内容
本发明所要解决的问题是提供一种客户感知QoE的测量方法用来评估电信运营商的服务质量。
本发明的一种互联网业务客户感知QoE的测量方法，是按以下方式实现的：互联网业务客户感知QoE的测量方法，根据不同的场景及QoE模型，计算不同的QoEkpi的比值，确定场景的QoE数值，以对应QoE的不同等级，测量步骤如下：
1)定义客户感知的各种场景，各场景的定义从时间、地域维护定义；
2)为每一个场景定义各QoEkpi的标准值、权重；
3)初始化系统时，定义了各QoEkpi的标准值、权重的默认值；
4)各QoEkpi的计算涉及当前值、标准值、权重3个因素；
5)QoE的计算采用各kpi当前值和标准值的比值加权计算的方法；
6)定义了QoE的模型以及QoEkpi和QoS的关系；
7)各QoEkpi的权重以百分率设定，各QoEkpi权重的和为100％，其中：QoEkpi分为两种情况：
(1)QoEkpi和网络服务质量指标QoS重叠时，以网络服务质量指标QoS为标准kpi，当前值来源于网络QoS值，标准值、权重来源于用户设定；
(2)QoEkpi没有直接相对应的QoS时，当前值来源于多种指标的计算或是用户的设定，标准值、权重来源于用户的设定；
8)场景QoE的测量算法如下：
场景QoE＝kpi1当前值÷校区kpi1标准值×kpi1权重×100
+kpi2当前值÷kpi2标准值×kpi2权重×100
+kpi3当前值÷kpi3标准值×kpi3权重×100
+……。
结合QoE模型定义，网络质量指标(QoS)选取以下指标作为QoEkpi：
第一类：覆盖指标——对用户意味着在哪些区域可以享受到网络服务，包括需要服务的地理区域范围、接收信号的强弱以及可通信概率要求，该类指标决定了用户的可移动性，是业务质量管理中需要考虑的主要方面；
第二类：可接入性指标——对用户意味着能否顺利接入网络，包括由用户原因造成的MS发起的PDP上下文激活程序的失败次数、PDP激活成功率、PDCH分配成功率、RAB建立连接的时间、RAB建立连接的失败次数、RAB建立成功率、PS域无线接通率、网页打开速率等指标，反映了用户接入网络的成功概率和接入网络的速度快慢；
第三类：可保持性——对用户意味着接入后能否保持至通信结束，包括PS域无线掉线率、平均掉线时长、切换成功率、寻呼成功率、下载速率等指标，反映了用户在成功接入后，可否稳定、持续地完成通信；
第四类：完整性——对用户意味着通信中的质量是否完整，包括RLC重传率分组域收到的上行传输块中出现错块的个数、PS域误块率、数据业务吞吐速率以及环路时延，反映了数据业务的服务水平高低；
第五类：非网络因素——网络质量以外的各种因素，包括客户故障的处理时间、重点客户的关怀措施、客户使用服务的花费因素。
本发明的优异效果是：可以实现客户感知的量化评定。客户感知是主观的因素，通常为好、不好、差等感受，很难量化。通过客户感知的量化测量方法，能够从网络覆盖、接入性、保持性、完整性、非网络因因素等多维度全方面地测量客户的感知。由于本发明定义了QoE模型、QoEkpi和QoS的对应关系及QoE的等级标准及计算方法，为运营商提供了一种有效的评定客户感知的测量方法，为运营商优化网络、提高服务质量提供了可参考的依据。
附图说明：
图1是互联网业务客户感知QoE的测量方法的流程图；
图2QoE模型定义；
图3是QoEkpi标准值及权重设定流程。
具体实施方式：
在发明内容中已对本发明的技术方案进行了详细描述，下面结合附图以及具体实施进行说明。图1是本发明主要的流程。
根据不同的场景及QoE模型，计算不同的QoEkpi的比值，确定场景的QoE数值，以对应QoE的不同等级，测量步骤如下：
1)定义客户感知的各种场景，各场景的定义从时间、地域维护定义；
2)为每一个场景定义各QoEkpi的标准值、权重；
3)初始化系统时，定义了各QoEkpi的标准值、权重的默认值；
4)各QoEkpi的计算涉及当前值、标准值、权重3个因素；
5)QoE的计算采用各kpi当前值和标准值的比值加权计算的方法；
6)定义了QoE的模型以及QoEkpi和QoS的关系。
步骤1.6QoE模型中包括非网络因素，如：价格、用户投诉的处理时间等因素。系统提供默认的QoEkpi，模型中定义的kpi可以由用户修改。在定义QoE模型是也定义了QoE模型所对应的网络质量指标。
在本发明中，定义了QoE分为优秀、良好、一般、需改进、不良五个等级，并为每个等级设定了相对应的测量值。
实施例
用户感知(QoE)在不同的区域和不同的时间感知效果会不同，如：网络覆盖好的区域，业务就会比较顺畅，非忙时，业务也会比较顺畅，所以，QoE的测量要从时间维度和空间维度所定义的不同场景来进行测量。
在本发明中，QoE测量值通过各项QoEkpi计算得出。计算过程涉及到各项QoEkpi的当前值、标准值、权重3种因素。
各QoEkpi的权重以百分率设定，各QoEkpi权重的和为100％。
QoEkpi分为两种情况：1、QoEkpi和网络服务质量指标(QoS)重叠时以网络服务质量指标(QoS)为标准kpi，当前值来源于网络QoS值，标准值、权重来源于用户设定。2、QoEkpi没有直接相对应的QoS时，当前值来源于多种指标的计算或是用户的设定，标准值、权重来源于用户的设定。
如：XX高校区场景QoE的测量算法如下：
XX高校区QoE＝校区kpi1当前值÷校区kpi1标准值×校区kpi1权重×100
+校区kpi2当前值÷校区kpi2标准值×校区kpi2权重×100
+校区kpi3当前值÷校区kpi3标准值×校区kpi3权重×100
+……
如：XX地市场景QoE的测量算法如下：
XX地市QoE＝地市kpi1当前值÷地市kpi1标准值×地市kpi1权重×100
+地市kpi2当前值÷地市kpi2标准值×地市kpi2权重×100
+地市kpi3当前值÷地市kpi3标准值×地市kpi3权重×100
+……
本发明专利对QoE划分为五个等级：S、A、B、C、D。等级划分及分值如下，其中测量分值可由用户自定义。
| 等级 | S | A | B | C | D |
| 评价 | 优秀 | 良好 | 一般 | 需改进 | 不良 |
| 测量分值 | 101以上 | 100-86 | 85-71 | 70-51 | 50以下 |
图2是本发明所定义的QoE模型。
QoE模型分为4个方面：接入性、保持性、服务质量完整性以及非网络因素。
接入性对用户意味着能否正常接入网络以及接入网络的速度是否可以承受。
保持性对用户意味着接入网络后的通信是否能否保持到通信结束。
完整性对用户意味着通信过程中通信质量在用户接受的范围内，能够继续保持通信的能力。
QoE也包括很多非技术因素，非技术因素包括服务的便捷性、内容、计费等等。
具体的模型定义如表1所示：
结合QoE模型定义，网络质量指标(QoS)选取以下指标作为QoEkpi。
第一类：覆盖指标——对用户意味着在哪些区域可以享受到网络服务
主要包括需要服务的地理区域范围、接收信号的强弱以及可通信概率要求，该类指标决定了用户的可移动性，是业务质量管理中需要考虑的主要方面。
第二类：可接入性指标——对用户意味着能否顺利接入网络
主要包括由用户原因造成的MS发起的PDP上下文激活程序的失败次数、PDP激活成功率、PDCH分配成功率、RAB建立连接的时间、RAB建立连接的失败次数、RAB建立成功率、PS域无线接通率、网页打开速率等指标，反映了用户接入网络的成功概率和接入网络的速度快慢。
第三类：可保持性——对用户意味着接入后能否保持至通信结束
主要包括PS域无线掉线率、平均掉线时长、切换成功率、寻呼成功率、下载速率等指标，反映了用户在成功接入后，可否稳定、持续地完成通信。
第四类：完整性——对用户意味着通信中的质量是否完整。
主要包括RLC重传率(上下行合计％)、分组域收到的上行传输块中出现错块的个数、PS域误块率、数据业务吞吐速率以及环路时延等，反映了数据业务的服务水平高低。
第五类：非网络因素——网络质量以外的各种因素。
主要包括客户故障的处理时间、重点客户的关怀措施、客户使用服务的花费等因素。
图3是QoEkpi标准值及权重设定流程。
在本流程中，对不同场景的kpi分别设定。系统维护各kpi的标准值、权重的默认值。并且系统维护不同场景的关系，能够对类似的场景做归类。在设置过程中，kpi标准值及权重先由系统自动检查是否有类似场景，如果有则取出类似场景中的值，如果没有类似场景，系统自动取出默认值，再由用户决定是否修改。
模型定义表1
质量(服务质量完整性)
Claims (2)
1.一种互联网业务客户感知QoE的测量方法，其特征在于，根据不同的场景及QoE模型，计算不同的QoEkpi的比值，确定场景的QoE数值，以对应QoE的不同等级，测量步骤如下：
1)定义客户感知的各种场景，各场景的定义从时间、地域维护定义；
2)为每一个场景定义各QoEkpi的标准值、权重；
3)初始化系统时，定义了各QoEkpi的标准值、权重的默认值；
4)各QoEkpi的计算涉及当前值、标准值、权重3个因素；
5)QoE的计算采用各kpi当前值和标准值的比值加权计算的方法；
6)定义了QoE的模型以及QoEkpi和QoS的关系；
7)各QoEkpi的权重以百分率设定，各QoEkpi权重的和为100％，其中：QoEkpi分为两种情况：
(1)QoEkpi和网络服务质量指标QoS重叠时，以网络服务质量指标QoS为标准kpi，当前值来源于网络QoS值，标准值、权重来源于用户设定；
(2)QoEkpi没有直接相对应的QoS时，当前值来源于多种指标的计算或是用户的设定，标准值、权重来源于用户的设定；
8)场景QoE的测量算法如下：
场景QoE＝kpi1当前值÷校区kpi1标准值×kpi1权重×100
+kpi2当前值÷kpi2标准值×kpi2权重×100
+kpi3当前值÷kpi3标准值×kpi3权重×100
+……。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合QoE模型定义，网络质量指标(QoS)选取以下指标作为QoEkpi：
第一类：覆盖指标——对用户意味着在哪些区域可以享受到网络服务，包括需要服务的地理区域范围、接收信号的强弱以及可通信概率要求，该类指标决定了用户的可移动性，是业务质量管理中需要考虑的主要方面；
第二类：可接入性指标——对用户意味着能否顺利接入网络，包括由用户原因造成的MS发起的PDP上下文激活程序的失败次数、PDP激活成功率、PDCH分配成功率、RAB建立连接的时间、RAB建立连接的失败次数、RAB建立成功率、PS域无线接通率、网页打开速率等指标，反映了用户接入网络的成功概率和接入网络的速度快慢；
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