CN102722577B - 指标动态权重的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种指标动态权重的确定方法及装置。其中，该方法包括：获取各个指标对服务质量的权重，其中，该权重为外部输入的预设值；获取各个第一指标的样本数据，其中，第一指标为各个指标中满足预定条件的指标，上述样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值；根据获取的样本数据，分别确定各个第一指标对服务质量的权重；将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。通过本发明，实现了将主观方法与客观方法相结合，通过充分利用专家的知识经验和运营商采集到的客观数据，来确定各个指标对于用户感知的服务质量影响的权重。

Description

指标动态权重的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种指标动态权重的确定方法及装置。

背景技术

由于各种业务的指标众多，一些指标的数据又不容易获取，造成了在确指标定权重时的困难。在电信业务中，用户感知的服务质量越来越得到运营商的重视，在对客户感知的服务质量进行评估时，通常需要确定各个评价指标对用户体验产生影响的权重关系。另外，在电信网络的优化和管理中，对几乎全部类型的业务来说，都需要从多个指标来考虑提升服务质量。这些指标对于最终用户感知的影响程度是各不相同的，如果能够准确的区分这些指标对于最终用户感知质量的影响的权重，就可以对不同权重的指标确定不同的优化和管理的策略，实现精细化网络管理。

在相关技术中，对电信业务求指标权重的方法主要分为主观方法和客观方法两类。主观方法包括多层次分析法、专家评判法，德尔菲法等，这类方法的优点是利用了专家的知识经验，实际应用较为简单，其缺点是引入了人为的主观判断，准确性依赖于专家的评判。客观方法常见的有变异系数法、标准差法，熵权法等，然而这些客观方法都是用于决策分析领域对于方案进行选优和排序，根据采集到样本数据在各指标上的差异度来确定指标的权重。这些客观方法实际上是对决策分析的若干目标方案“拉开档次”，基于“尽可能地体现各被评价对象之间的整体差异”原则，即增加各目标方案的差异性以便于决策者判定方案的优劣。“拉开档次”方法确定的指标“权重系数”已不再体现评价指标的相对重要性了,而是最大程度地体现被评价对象间整体差异的投影因子。因此，由这些客观方法计算得出的“权重”并不能反映指标对于客户感知质量的影响重要性。此外，相关技术中，还采用主客观相结合的组合赋权法，然而其采用的客观方法仍然面临前面提到的问题。

目前有很多研究都显示，在不同的服务质量水平下，服务质量的变化对于客户感知质量的影响是不同的。表现为在服务质量较好时，继续提升服务质量不会引起客户感知质量的显著提升；在服务质量较差时，服务质量的变化会导致客户感知质量的明显变化。因此，各个指标对于客户感知质量的影响也会有类似变化，即指标的表现水平不同时，其影响用户感知的服务质量的变化率也是不同的，其中，权重是一个变化的量。而目前求指标权重的这些方法中，无论是主观方法还是客观方法，只能求出静态的权重，都不能反映这种变化。

发明内容

针对相关技术中，主观方法容易受到专家偏好的影响对人为主观性依赖过大问题；客观方法所求解的权重为了最大程度地体现被评价对象间整体差异，不能反映指标变化对客户感知质量影响的重要性的问题；客观方法求解权重时所需要的客观数据往往在实际中不容易获取的问题；以及，相关技术中只能求出静态的权重，不能反映指标在不同水平下对用户感知的服务质量的影响的差异的问题。本发明提供了一种指标动态权重的确定方法及装置，以至少解决上述问题之一。

根据本发明的一个方面，提供了一种指标动态权重的确定方法，包括：获取各个指标对服务质量的权重，其中，所述权重为外部输入的预设值；获取各个第一指标的样本数据，其中，所述第一指标为所述各个指标中满足预定条件的指标，所述样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个所述样本值对应的服务质量的取值；根据获取的所述样本数据，分别确定各个所述第一指标对服务质量的权重；将所述各个指标中除所述第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个所述第一指标的权重进行归一化处理，确定所述各个指标的权重。

优选地，分别将所述各个第一指标作为当前第一指标，按照以下方式确定所述当前第一指标对服务质量的权重，包括：根据所述样本数据确定所述当前第一指标对服务质量的变化率；根据所述当前第一指标对服务质量的变化率，确定所述当前第一指标对服务质量的权重，其中，所述对服务质量的变化率越大所述第一指标对服务质量的权重越大。

优选地，根据所述样本数据确定所述当前第一指标对服务质量的变化率，包括：按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，并将所述当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，所述第一样本数据为所述各个第一指标中除所述当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率。

优选地，按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，包括：步骤A，对于所述多个第一样本数据中未被分组的一个样本数据，将所述多个第一样本数据中未被分组的与该样本数据的距离小于预设门限的样本数据划分同一组；步骤B，判断所述多个第一样本数据中是否还存在未被分组的样本数据，如果是，则返回步骤A。

优选地，将所述第一指标的样本数据的取值区间进行分段，包括：确定所述当前第一指标的样本数据的最小值Amin和最大值Amax；将所述第一指标的样本数据划分为长度或的分段，其中，n为所述第一指标的样本数据的总数。

优选地，确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率，包括：将一个所述分组按照所述第一指标的从小到大排序，排序后所述当前第一指标的样本数据依次为A₁,A₂,...,A_q，对应的服务质量的取值依次为QoE₁,QoE₂,...,QoE_q，其中，q为所述当前第一指标的样本数据的个数；确定在所处的分段上由所述分组的样本数据得到的变化率为继续确定各个所述分组中的下一个所述分组的在所述分段上的变化率，直到确定所有所述分组在所述分段上对服务质量的变化率；其中，1≤t<s≤q,s∈N,s=t+1，所述分段为第个分段。

优选地，确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率，包括：对于每一个所述分段，确定多个所述分组在该分段上的变化率的平均值为所述第一指标对服务质量在该分段上的对服务质量变化率。

优选地，按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组之前，还包括：对所述第一样本数据进行标准化；确定标准化后的多个所述第一样本数据间的距离。

优选地，对所述第一样本数据进行标准化，包括：通过标准差标法对所述第一样本数据进行标准化，标准化后的第一样本数据为其中，n为所述第一样本数据的个数，x_i为所述第一样本数据的第i个样本数据，x_i′为将x_i标准化得到的数据，为所述第一样本数据的均值，σ为所述第一样本数据的标准差。

优选地，确定标准化后的多个所述第一样本数据间距离，包括：确定标准化后的第i个所述第一样本数据与标准化后的第j个所述第一样本数据之间的距离为：

其中，m为多个第一样本数据对应的第一指标的数量，n为所述第一样本数据的数量，y_ki为第k个所述第一指标的第i个第一样本数据，1≤i,j≤n。

优选地，所述预定条件包括：指标的样本数据不为常量或数据库中保存有其样本数据的指标。

根据本发明的另一方面，提供了一种指标动态权重的确定装置，包括：第一获取模块，用于获取各个指标对服务质量的权重，其中，所述权重为外部输入的预设值；第二获取模块，用于获取各个第一指标的样本数据，其中，所述第一指标为所述各个指标中满足预定条件的指标，所述样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个所述样本值对应的服务质量的取值；第一确定模块，用于根据获取的所述样本数据，分别确定各个所述第一指标对服务质量的权重；第二确定模块，用于将所述各个指标中除所述第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个所述第一指标的权重进行归一化处理，确定所述各个指标的权重。

优选地，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述样本数据确定当前第一指标对服务质量的变化率；第二确定单元，用于根据所述当前第一指标对服务质量的变化率，确定所述当前第一指标对服务质量的权重，其中，所述当前第一指标对服务质量的变化率越大所述第一指标对服务质量的权重越大。

优选地，所述第二确定单元按照以下方式确定所述当前第一指标对服务质量的变化率：按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，并将所述当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，所述第一样本数据为所述各个第一指标中除所述当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率。

通过本发明，获取各个指标对服务质量的权重，该权重为外部输入的预设值，并获取各个第一指标（各个指标中满足预定条件的指标）的样本数据，该样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值，根据获取的样本数据，分别确定各个第一指标对服务质量的权重，将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。实现了将主观方法与客观方法相结合，通过充分利用专家的知识经验和运营商采集到的客观数据，来确定各个指标对于用户感知的服务质量影响的权重。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的指标动态权重的确定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的指标动态权重的确定装置的示意图；

图3是根据本发明实施例优选的第一确定模块的示意图；

图4是根据本发明实施的指标动态权重的确定方法的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的CSDW方法的流程示意图；

图6是根据本发明实施例的变化率动态变化关系的示意图；

图7是根据本发明实施例的分组0-1中样本计算得到的各个指标的权重的示意图片；

图8是根据本发明实施例的分组中0-1语音业务网络接入时间在不同指标下的权重的示意图片；

图9是根据本发明实施例分组2-2中样本数据计算得到的各个指标的权重的示意图片；

图10是根据本发明实施例的分组中2-2中无线系统掉话率在不同指标下的权重的示意图片。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明实施例提供的指标动态权重的确定方法及装置适用于各个行业及领域，用以求解具有动态影响关系的多层次指标权重的问题。多次指标表示指标间存在层次结构，即，其中一个指标的表现水平会受到其他若干个指标的影响；动态影响关系表示指标间的影响关系是动态的，即指标在不同的表现水平下，对目标指标的影响程度是不同。

实施例一

根据本发明实施例，提供了一种指标动态权重的确定方法，充分利用专家的知识经验和运营商采集到的客观数据，来确定各个指标对于用户感知的服务质量影响的权重。

图1是根据本发明实施例的指标动态权重的确定方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括以下几个步骤（步骤S102-步骤S108）。

步骤S102，获取各个指标对服务质量的权重，其中，该权重为外部输入的预设值。

在步骤S102中，可以通过主观方法来确定各个指标对服务质量的权重，例如，通过多层次分析法、专家评判法，德尔菲法等主观方法来预设各个指标对服务质量的权重，通过主观方法能够充分利用专家的知识经验，并且实际应用较为简单。

步骤S104，获取各个第一指标的样本数据，其中，第一指标为各个指标中满足预定条件的指标，样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值。

要确定因指标与用户感知到的服务质量水平之间的变化率，理想情况下是考察各个指标单独变化时所引起的用户感知的服务质量的变化，但是实际中要获取到较为理想的数据难度极大。在步骤S104中，可以获取各个指标中满足预设条件的指标（即第一指标）的样本数据，该样本数据可以包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值，根据获取到的样本数据动态确定各个第一指标的权重。在实际应用中，可以获取样本数据易于获取的指标的样本数据，避免获取样本数据难于获取的指标的样本数据；并且，对于样本数据为常量的指标，也可以通过主观方法确定权重。

实际应用中，可以根据采集到的样本数据的特点，将指标分为主观处理集和客观处理集两类，客观处理集中的指标即上述第一指标，为利用样本数据确定权重的指标；主观处理集中的指标即上述的第二指标，为通过主观方法确定权重的指标。具体的，如果指标的样本数据难以获取或者在所采集的样本中该指标的样本数据为常量，则将该指标归为主观处理集，其余的指标归为客观处理集。

例如，获取各个指标对服务质量的权重，得出归一化的权重向量W=(w₁,w₂,...,w_n)，n为指标个数。分类后，权重向量W可以记为W=(W_s,W_o)，其中W_s=(w_s1,w_s2,...,w_sl)为主观处理集的权重向量，W_o=(w_o1,w_o2,...,w_om)为客观处理集（即第一指标）的指标权重向量，l和m分别为主观处理集和客观处理集的指标个数。

步骤S106，根据获取的样本数据，分别确定各个第一指标对服务质量的权重。

从用户感知的角度来看，指标权重应当反映指标的变化对于用户感知到的服务质量的影响程度，数学意义上描述的是指标在单位数量上的变化引起的用户感知到的服务质量水平的变化，可见指标的权重实际上是用户感知服务质量对于指标的变化率。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，在步骤S106中，根据获取的第一样本数据确定第一指标对服务质量的权重，即通过客观方法利用采集到的样本数据分别确定每个第一指标的权重时，可以分别将各个第一指标作为当前第一指标，根据获取的样本数据确定当前第一指标对服务质量的变化率，并根据变化率确定第一指标对服务质量的权重，其中，上述对服务质量的变化率越大第一指标对服务质量的权重越大。

进一步的，在本发明实施例的另一个优选实施方式中，根据获取的样本数据确定当前第一指标对服务质量的变化率时，可以按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，并将当期第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，第一样本数据为各个第一指标中除当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；确定每个分组在当前第一指标的各个分段上对服务质量的变化率。

在本发明实施例的另一个优选实施方式中，按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，可以包括以下步骤：步骤A，对于多个第一样本数据中未被分组的一个样本数据，将多个第一样本数据中未被分组的与该样本数据的距离小于预设门限的样本数据划分同一组；步骤B，判断多个第一样本数据中是否还存在未被分组的样本数据，如果是，则返回步骤A。在实际应用中，按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，除了通过设定门限来完成外，还可以采用多种聚类方法，例如，最短距离法、最长距离法、重心法等。

在具体实施中，因为计算的变化率时要求尽量使其他指标产生的影响最小，在分组时采用的样本距离阈值越小越好。但是过小的阈值可能导致在样本数据量较小时找不到可用分组。因此在有海量数据作为支持时，越有可能找到更多可用的分组，从而算法的表现会更好。具体的阈值确定需要在实际应用中根据经验来调整，在有充分的样本数据时，阈值应该尽可能的小。

按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组之前，还可以对第一样本数据进行标准化，并确定标准化后的多个第一样本数据间距离。

对第一样本数据进行标准化可以采用多种方法，例如，极值法、折线型方法以及曲线形方法等。在本发明实施例的一个优选实施方式中，以通过标准差标法对第一样本数据进行标准化为例进行说明，标准化后的第一样本数据为 其中，n为第一样本数据的个数，x_i为第一样本数据的第i个样本数据，x_i′为将x_i标准化得到的数据，为第一样本数据的均值，σ为第一样本数据的标准差。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，多个第一样本数据间的距离的度量可以采用欧氏距离，确定标准化后的多个第一样本数据间的距离时，可以确定标准化后的第i个、第一样本数据与标准化后的第j个第一样本数据之间的距离为：其中，m为多个第一样本数据对应的第一指标的数量，n为第一样本数据的数量，y_ki为第k个第一指标的第i个第一样本数据，1≤i,j≤n。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，将当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段时，可以确定当前第一指标的样本数据的最小值A_min和最大值A_max，将第一指标的样本数据划分为长度的分段，其中，n为第一指标的样本数据的总数。优选地，在样本数据总数很大时，可以划分为长度的分段。上述方法分段后，第一指标的第j个分段L_j为：[A_min+(j-1)L,A_min+jL]。

进一步的，确定每个分组在第一指标的各个分段上对服务质量的变化率时，可以将一个分组按照第一指标的从小到大排序，排序后第一指标的样本数据依次为A₁,A₂,...,A_q，对应的服务质量的评价数据值依次为QoE₁,QoE₂,...,QoE_q，其中，q为第一指标的样本数据的个数；确定在所处的分段（第个分段）上由分组的样本数据得到的变化率为1≤t<s≤q,s∈N,s=t+1，并继续确定各个分组中的下一个分组的在分段上的变化率，直到确定所有分组在该分段的变化率。在实际应用中，还可以采用各种曲线拟合的方法来确定上述变化率，例如，二次拟合、多项式拟合以及指数拟合等。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，确定每个分组在当前第一指标的各个分段上对服务质量的变化率时，对于每一个分段，可以确定多个分组在该分段上的变化率的平均值为第一指标对服务质量在该分段上对服务质量的变化率。所确定的变化率就是指标对服务质量的变化率，这个变化率对应于指标的不同区间会有变化。

例如，合并各个分组在各个分段上的变化率，并插值补充无样本的分段处的变化率,得出指标第一指标在各个分段上的变化率V_A(x)=v_k，第一指标归一化后的数据值计算得到的各个变化率，分布于各个分段上。其中，由一个分组得到的变化率可能分布于多个分段上，每一个分段上可能存在有多个分组得到的变化率。

如果对应的分段上已经由样本计算得到了变化率，则可以通过求平均值对各个分段上已经获取到的变化率的进行合并，计算方法为n为第k个分段上得到的变化率个数，i=1,2,…,n。如果分段上有由于样本没有覆盖到，并未获取到相应的变化率，通过插值进行补全。具体的，可以通过以下步骤来完成：

步骤a，从左至右扫描每一个分段，如果从第i个分段开始，遇到连续k个分段处的变化率均没有得到，则先计算第个分段处变化率:

步骤b，重复步骤a直到每个分段上的变化率都已得出。

步骤S108，将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。

在步骤S108中，确定各个第一指标的归一化权重向量，将各个第一指标的权重与第二指标的权重合并，得到各个指标的权重。

在本发明实施例中，通过上述步骤，得到了服务质量相对于对各个第一指标的变化率关系其中，n为第一指标的个数，o_i表示各个第一指标中第i个指标，表示服务质量对于指标o_i的变化率动态变化关系，i=1,2,…n。如果某样本标准化后各指标的值分别为：x_o1,x_o2,...,x_on，则分别代入各指标的变化率关系中，得出各个第一指标在当前样本值下对应的变化率分别为：记为向量则将V_o归一化后得到的向量即为W_o′。

通过本发明施例，获取各个指标对服务质量的权重，该权重为外部输入的预设值，并获取各个第一指标（各个指标中满足预定条件的指标）的样本数据，样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值；根据获取的样本数据分别确定各个第一指标对服务质量的权重，将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。实现了将主观方法与客观方法相结合，通过充分利用专家的知识经验和运营商采集到的客观数据，来确定各个指标对于用户感知的服务质量影响的权重。

实施例二

根据本发明实施，还提供了一种指标动态权重的确定装置，用以实现本发明上述实施例提供的指标权重的确定方法。

图2是根据本发明实施例的指标动态权重的确定装置的示意图，如题2所示，该装置主要包括：第一获取模块10、第二获取模块20、第一确定模块30和第二确定模块40。其中，第一获取模块10，用于获取各个指标对服务质量的权重，其中，该权重为外部输入的预设值；第二获取模块20，用于获取各个第一指标的样本数据，其中，第一指标为各个指标中满足预定条件的指标，样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值；第一确定模块30，与第二获取模块20相耦合，用于根据获取的样本数据，分别确定各个第一指标对服务质量的权重；第二确定模块40，与第一获取模块10和第一确定模块30相耦合，用于将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。

从用户感知的角度来看，指标权重应当反映指标的变化对于用户感知到的服务质量的影响程度，数学意义上描述的是指标在单位数量上的变化引起的用户感知到的服务质量水平的变化，可见指标的权重实际上是用户感知服务质量对于指标的变化率。因此，在本发明实施例的一个优选实施方式中，如图3所示，第一确定模块30可以包括：第一确定单元302，用于根据获取的样本数据确定当前第一指标对服务质量的变化率；第二确定单元304，用于根据上述对服务质量的变化率确定第一指标对服务质量的权重，其中，对服务质量的变化率越大第一指标对服务质量的权重越大。

在本发明实施例的一个优选方式中，第二确定单元304可以按照以下方式确定第一指标对服务质量的变化率：按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，并将当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，第一样本数据为各个第一指标中除当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；确定每个分组在当期第一指标的各个分段上对服务质量的变化率。

按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，可以包括以下步骤：步骤A，对于多个第一样本数据中未被分组的一个样本数据，将多个第一样本数据中未被分组的与该样本数据的距离小于预设门限的样本数据划分同一组；步骤B，判断多个第一样本数据中是否还存在未被分组的样本数据，如果是，则返回步骤A。在实际应用中，按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组，除了通过设定门限来完成外，还可以采用多种聚类方法，例如，最短距离法、最长距离法、重心法等。

按照多个第一样本数据间的距离对第一样本数据进行分组之前，还可以对第一样本数据进行标准化，并确定标准化后的多个第一样本数据间距离。

对第一样本数据进行标准化可以采用多种方法，例如，极值法、折线型方法以及曲线形方法等。在本发明实施例的一个优选实施方式中，以通过标准差标法对第一样本数据进行标准化为例进行说明，标准化后的第一样本数据为 其中，n为第一样本数据的个数，x_i为第一样本数据的第i个样本数据，x_i′为将x_i标准化得到的数据，为第一样本数据的均值，σ为第一样本数据的标准差。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，多个第一样本数据间的距离的度量可以采用欧氏距离，确定标准化后的多个第一样本数据间的距离时，可以确定标准化后的第i个、第一样本数据与标准化后的第j个第一样本数据之间的距离为：其中，m为多个第一样本数据对应的第一指标的数量，n为第一样本数据的数量，y_ki为第k个第一指标的第i个第一样本数据，1≤i,j≤n。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，将第一指标的样本数据的取值区间进行分段时，可以确定第一指标的样本数据的最小值A_min和最大值A_max，将第一指标的样本数据划分为长度的分段，其中，n为第一指标的样本数据的总数。优选地，在样本数据总数很大时，可以划分为长度的分段。上述方法分段后，当前第一指标的第j个分段L_j为：[A_min+(j-1)L,A_min+jL]。

进一步的，确定每个分组在当前第一指标的各个分段上对服务质量的变化率，可以将一个分组按照第一指标的从小到大排序，排序后第一指标的样本数据依次为A₁,A₂,...,A_q，对应的服务质量的评价数据服务质量值依次为QoE₁,QoE₂,...,QoE_q，其中，q为第一指标的样本数据的个数；确定在所处的分段（第个分段）上由分组的样本数据得到的变化率为1≤t<s≤q,s∈N,s=t+1，并继续确定各个分组中的下一个分组的在各个分段上的变化率，直到确定所有分组的变化率。在实际应用中，还可以采用各种曲线拟合的方法来确定上述变化率，例如二次拟合、多项式拟合以及指数拟合等。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，确定每个分组在当前第一指标的各个分段上对服务质量的变化率时，对于每一个分段，可以确定多个分组在该分段上的变化率的平均值为第一指标对服务质量在该分段上的变化率。

例如，合并各个分组在各个分段上的变化率，并插值补充无样本的分段处的变化率,得出指标第一指标在各个分段上的变化率V_A(x)=v_k，第一指标归一化后的数据值计算得到的各个变化率，分布于各个分段上。其中，由一个分组得到的变化率可能分布于多个分段上，每一个分段上可能存在有多个分组得到的变化率。

如果对应的分段上已经由样本计算得到了变化率，则可以通过求平均值对各个分段上已经获取到的变化率的进行合并，计算方法为n为第k个分段上得到的变化率个数，i=1,2,…,n。如果分段上有由于样本没有覆盖到，并未获取到相应的变化率，通过插值进行补全。具体的，可以通过以下步骤来完成：步骤a，从左至右扫描每一个分段，如果从第i个分段开始，遇到连续k个分段处的变化率均没有得到，则先计算第个分段处变化率:步骤b，重复步骤a直到每个分段上的变化率都已得出。

进一步的，第二确定模块40确定各个第一指标的归一化权重向量，将各个第一指标的权重与第二指标的权重合并，得到各个指标的权重。

在本发明实施例中，通过上述步骤，得到了服务质量相对于对各个第一指标的变化率关系其中，n为第一指标的个数，o_i表示各个第一指标中第i个指标，表示服务质量对于指标o_i的变化率动态变化关系，i＝1,2,…n。如果某样本标准化后各指标的值分别为：x_o1,x_o2,...,x_on，则分别代入各指标的变化率关系中，得出各个第一指标在当前样本值下对应的变化率分别为：记为向量则将V_o归一化后得到的向量即为W_o′。

通过本发明施例，第一获取模块10获取各个指标对服务质量的权重，该权重为外部输入的预设值，并由第二获取模块20获取各个第一指标（各个指标中满足预定条件的指标）的样本数据，样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个样本值对应的服务质量的取值。第一确定模块30根据获取的样本数据，分别确定各个第一指标对服务质量的权重，由第二确定模块40将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。实现了将主观方法与客观方法相结合，通过充分利用专家的知识经验和运营商采集到的客观数据，来确定各个指标对于用户感知的服务质量影响的权重。

实施例三

根据本发明实施例，提供了一种指标动态权重的确定方法的具体实施方式，采用主客观相结合，并提出了一种基于变化敏感度的确定指标动态权重的客观方法（AChanges-Sensitive method to get Dynamic Weight of index，简称为CSDW）来确定指标对于用户感知的服务质量的动态权重，同时主观方法的使用降低了对数据获取的难度。

图4是根据本发明实施的指标动态权重的确定方法的流程示意图，如图4所示，该方法可以分为三个阶段：第一阶段，采用主观方法求出各指标的权重，将指标分为主观处理集合客观处理集两类，计算客观处理集指标的总权重；第二阶段，采用本发明中基于变化敏感度的确定指标动态权重的客观方法，确定客观处理集中各指标的权重；第三阶段，将主观处理集和客观处理集中各指标的权重进行汇总，并归一化。

下面对本发明实施例的指标权重的确定方法进行具体描述，该方法包括以下几个步骤（步骤1-步骤5）：

步骤1：采用主观方法确定各个指标的权重,得出归一化的权重向量W=(w₁,w₂,...,w_n)，n为指标个数。

步骤2：根据采集到的数据的特点，将指标分为主观处理集和客观处理集两类。分类的方法为：如果该指标的数据难以获取或者在所采集的样本中该指标的数据为常量，则将该指标归为主观处理集；其余的指标归为客观处理集。

分类后，权重向量W可以记为W=(W_s,W_o)，其中W_s=(w_s1,w_s2,...,w_sl)为主观处理集的权重向量，W_o=(w_o1,w_o2,...,w_om)为客观处理集的指标权重向量，l,m分别为主观处理集和客观处理集的指标个数。

步骤3：计算客观处理集的总权重μ。计算方法为对客观处理集的指标权重向量W_o的各个分量进行求和，即

步骤4：采用本发明实施例的CSDW方法求解客观处理集的指标的动态权重。将相互之间距离较小的样本归为一组，认为在该组样本中，除开指标A以外，其它指标的对服务质量的影响是不变的，从而可以考虑总体服务质量因单个指标A的改变而变化的变化率。如图5所示，CSDW方法包含以下步骤4A~4I：

4A）对客观处理集内各个指标的原始数据进行标准化处理，得到标准化的数据样本集S。原始数据包含了各个指标的多次统计记录和用户感知质量水平的同期评价数据服务质量数据。标准化处理消除各个指标在量纲上的差异。数据标准化采用标准差标准化法，标准化计算方法为: n为原始数据样本个数，x_i表示某个指标的一个样本，x_i′为将x_i标准化后的得到指标数据，为样本均值，σ为样本标准差。

4B)选择一个指标A，作为要确定权重的指标。将样本集S中除去服务质量数据和指标A后得到样本集记为S_A。

4C）计算S_A中样本间的欧式距离。对S_A中的每一个样本，计算它与其他样本之间的欧式距离。计算的方法为：其中，m为s_A中指标数量，n为样本数量，y_ki表示第k个指标的第i个样本值，d_ij表示第i个样本和第j个样本之间的距离,1≤i,j≤n,i∈N,j∈N。

4D）根据距离对样本集S分组。设定距离门限值λ，将距离小于λ的样本归为一组，即将步骤4C中求得的距离d_ij与λ进行比较，如果d_ij<λ，则第i个样本和第j个样本属于同一组。

分组的步骤如下：

（a）i初始值为1。

（b）如果S中还有样本未被分组的样本a，则将样a本放入新的分组T_i。遍历S，将与a的距离小于λ的样本放入T_i。否则，分组过程结束。

（c）i增加1,重复b~c。

例如，依次考虑第1~n个样本，先将d_1j(j=1,2,...n)和λ比较，将满足条件的归于分组T₁中。然后从第1个样本开始，寻找之后的第一个未被分组的样本k，如果找到，将它归于分组T₂，并对没有被分类的样本j对应的与样本k之间的距离d_kj(j=2,...n)和λ比较，将满足条件的归于分组T₂中，持续这个过程直到找不到没有被分组的样本；如果没有找到这样的样本k，则说明所有的样本都已经被分组，则分组过程结束。

因此对于一个指标A来说，S_A中的样本可能被分成许多组，对每一组用T_i表示，则S_A={T₁,T₂,..,T_p}，p为分组数量,i=1,2,…,p。只考虑样本维度不考虑指标维度时，可以有S={T₁,T₂,...,T_p}。

4E）将A的取值区间进行分段。分段长度n为总样本数(样本量极大时，可用则第j个分段L_j为：[A_min+(j-1)L,A_min+jL]。

4F）求解每个分组在各个分段上的变化率，用v_ik表示由第i个分组计算得到的第k段上服务质量数据对于A指标的变化率。

v_ik计算步骤如下：

（a）i初始值为1,p为分组数量。

（b）将T_i依照A的从小到大排序，根据指标A的样本数据的大小对样本数据（包括其他指标和服务质量数据）进行排序。即，对分组T_i中的各个样本，按照指标A的取值大小进行排序。则对分组大小为q的分组排序后，分组内从第1样本到第q个样本对应的A指标的取值A_i(i=1,2,...,q)满足：A₁<A₂<,...,<A_q。

（c）设排序后A的样本值依次是：A₁,A₂,...,A_q；对应的服务质量值依次为：QoE₁,QoE₂,...,QoE_q，则在所处的分段上(第个分段)由第i组样本得到的变化率为其中1≤t<s≤q,s∈N,s=t+1。

（d）如果i<p,则i自增1，重复a~d；否则结束。

4G）合并各组在各个分段上的变化率，并插值补充无样本的分段处的变化率,得出指标A在各个分段上的变化率V_A(x)=v_k，指标A归一化后的数据值

通过步骤4F)计算得到的各个变化率，分布于各个分段上。其中由一个组得到的变化率可能分布于多个分段上，每一个分段上可能存在有多个分组得到的变化率。

v_k的计算分两种情况：

(1)对应的分段上已经通过步骤4F)由样本计算得到了变化率。这种情况下，通过求平均值对各个分段上已经获取到的变化率的进行合并，计算方法为n为第k个分段上得到的变化率个数，i=1,2,…,n。

(2)有的分段上会有由于样本没有覆盖到，并未获取到相应的变化率。这种情况下，通过插值进行补全。通过以下步骤来完成：

（a）从左至右扫描每一个分段。如果从第i个分段开始，遇到连续k个分段处的变化率均没有得到，则先计算第个分段处变化率:

（b）重复步骤a直到每个分段上的变化率都已得出。

4H）如果S中还有指标的变化率没有得出，则按照步骤4B~4G计算该指标在其取值的各个区段上的变化率。

4I）计算客观处理集的归一化权重向量W_o′。通过前面步骤4A~4H,得到了服务质量数据相对于对客观处理集S中各个指标的变化率关系其中，n为S中指标的个数，o_i表示S中第i个指标，表示服务质量数据对于指标o_i的变化率动态变化关系，i=1,2,…n，如图6所示。

如果某样本标准化(步骤4A)后各指标的值分别为：x_o1,x_o2，...,x_on，则分别代入各指标的变化率关系中，得出各个指标在当前样本值下对应的变化率分别为：记向量则将V_o归一化后得到的向量即为W_o′。

步骤5：将客观处理集指标权重向量W_o′与主观处理集指标权重向量W_s合并，得出最终的归一化权重向量W。计算方法为：W=(W_s,W_o′*μ)。

通过本发明实施例，充分利用了运营商能够获取的数据，减轻现有的求指标权重的主观方法对人为主观性的依赖。同时主观方法的使用，降低了数据获取的难度。基于变化率的客观权重能够真实反映各个指标对客户感知质量影响的重要性，解决了传统客观方法所求解的权重是为了最大程度地体现被评价对象间整体差异，不能反映指标变化对客户感知质量影响的重要性的问题。确定的指标权重是一种动态变化的权重，符合目前学界研究的共识，也更符合运维经验。

下面通过具体实例进行描述。

数据描述：验证中使用的数据共有48组，涉及指标分别是：语音业务网络接入时间，业务呼叫时间，无线系统掉话率，小区载频发射功率的利用率，小区载频接收功率的利用率，软切换成功率和服务质量评分。

输入的数据样本，如下表所示：

表1输入的数据样本表

输出数据：

1.分组结果：

对数据进行计算后，得出了用于计算指标变化率的数据分组，分组结果如下：

表2样本的分组情况表

“目标指标”是当前待确定变化率的指标，其中的数字为指标的编号；样本编号为样本对应在表1中的行号。在每一组数据中，除开目标指标外，各个样本中其余的指标值相对稳定。

2,由样本计算得到的变化率

方法中将指标的取值范围分成了很多分段，在每个段上对应产生一个指标的变化率，下表中给出了由样本计算得到的变化率和对应的分段中值。

表3各指标的变化率表

3.得到的动态权重

在本发明所述的客观方法中，指标权重是由样本值和计算出的指标变化率来得出的。对于一个给定的指标，根据各个指标的取值查询各指标在该取值下的变化率，将这些变化率进行归一化后得到各个指标在该样本下的权重。指标的变化率在计算得出后就不再变化，而最终权重是随着样本的变化而变化。以语音业务网络接入时间和无线系统掉话率为例，得出的相关权重如图7~图10所示。

图7示出了分组0-1中样本计算得到的各个指标的权重，如图7所示，分组0-1中的样本，除了指标0（语音业务网络接入时间）的样本取值变化外，其余的指标相对比较稳定。因此，指标0的权重会有较大的变化，而其余指标之间的相对权重保持不变。

图8示出了分组中0-1语音业务网络接入时间在不同指标值下的权重，如图8所示，分组0-1中，语音业务网络接入时间在取值为0.59773（标准化后的值，对应原始数据为1.01）和1.2705（原始数据为1.12）时的权重分别为0.0415142和0.0969054。

图9示出了分组2-2中样本计算得到的各个指标的权重，如图9所示，分组2-2中的样本，除开指标2（无线系统掉话率）的样本取值变化外，其余的指标相对比较稳定。因此，指标0的权重会有较大的变化，而其余指标之间的相对权重保持不变。

图10示出了分组中2-2中无线系统掉话率在不同指标值下的权重，如图10所示，分组2-2中，无线系统掉话率在取值为-0.545437（标准化后的值，对应原始数据为0.0003）和-0.312372（原始数据为0.0009）时的权重分别为0.0530008和0.0198749。

通过本实例，计算得到了各个指标的变化率和不同样本下的权重，所获得的动态权重符合算法的预期结果，证明相应算法是可行的、可实现的。

方法应用在应用时需要数据应当包含同期的指标数据和对应的服务质量的取值（用户感知水平），每个样本中的数据可以是一段时间内的统计结果。

在具体实施中，因为计算的变化率时要求尽量使其他指标产生的影响最小，在分组时采用的样本距离阈值越小越好。但是过小的阈值可能导致在样本数据量较小时找不到可用分组。因此在有海量数据作为支持时，越有可能找到更多可用的分组，从而算法的表现会更好。具体的阈值确定需要在实际应用中根据经验来调整，在有充分的样本数据时，阈值应该尽可能的小（在本实例中采用的阈值为：距离平均值*0.15+距离最小值*0.85）。

从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：获取各个指标对服务质量的权重，该权重为外部输入的预设值，并获取各个第一指标（各个指标中满足预定条件的指标）的样本数据及对应的服务质量数据，根据获取的样本数据及服务质量数据分别确定各个第一指标对服务质量的权重，将各个指标中除第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个第一指标的权重进行归一化处理，确定各个指标的权重。充分利用了运营商能够获取的数据，减轻现有的求指标权重的主观方法对人为主观性的依赖。同时主观方法的使用，降低了数据获取的难度。基于变化率的客观权重能够真实反映各个指标对客户感知质量影响的重要性，解决了传统客观方法所求解的权重是为了最大程度地体现被评价对象间整体差异，不能反映指标变化对客户感知质量影响的重要性的问题。确定的指标权重是一种动态变化的权重，符合目前学界研究的共识，也更符合运维经验。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种指标动态权重的确定方法，其特征在于，包括：

获取各个指标对服务质量的权重，其中，所述权重为外部输入的预设值；

获取各个第一指标的样本数据，其中，所述第一指标为所述各个指标中满足预定条件的指标，所述样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个所述样本值对应的服务质量的取值；

根据获取的所述样本数据，分别确定各个所述第一指标对服务质量的权重；

将所述各个指标中除所述第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个所述第一指标的权重进行归一化处理，确定所述各个指标的权重；

其中，分别将所述各个第一指标作为当前第一指标，按照以下方式确定所述当前第一指标对服务质量的权重，包括：根据所述样本数据确定所述当前第一指标对服务质量的变化率；根据所述当前第一指标对服务质量的变化率，确定所述当前第一指标对服务质量的权重，其中，所述当前第一指标对服务质量的变化率越大所述第一指标对服务质量的权重越大。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述样本数据确定所述当前第一指标对服务质量的变化率，包括：

按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，并将所述当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，所述第一样本数据为所述各个第一指标中除所述当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；

确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，包括：

步骤A，对于所述多个第一样本数据中未被分组的一个样本数据，将所述多个第一样本数据中未被分组的与该样本数据的距离小于预设门限的样本数据划分同一组；

步骤B，判断所述多个第一样本数据中是否还存在未被分组的样本数据，如果是，则返回步骤A。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，包括：

确定所述当前第一指标的样本数据的最小值A_min和最大值A_max；

将所述当前第一指标的样本数据划分为长度或的分段，其中，n为所述第一指标的样本数据的总数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定每个所述分组在当前所述第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率，包括：

将一个所述分组按照所述当前第一指标的从小到大排序，排序后所述当前第一指标的样本数据依次为A₁，A₂，...，A_q，对应的服务质量的取值依次为QoE₁，QoE₂，...，QoE_q，其中，q为所述当前第一指标的样本数据的个数；

确定在所处的分段上由各个所述分组的样本数据得到的变化率为

继续确定各个所述分组中的下一个所述分组的在所述分段上的变化率，直到确定所有所述分组在所述分段上对服务质量的变化率；

其中，1≤t<s≤q，s∈N，s＝t+1，所述分段为第个分段。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率，包括：

对于每一个所述分段，确定多个所述分组在该分段上的变化率的平均值为所述当前第一指标对服务质量在该分段上对服务质量的变化率。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组之前，还包括：

对所述第一样本数据进行标准化；

确定标准化后的多个所述第一样本数据间的距离。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述第一样本数据进行标准化，包括：

通过标准差标法对所述第一样本数据进行标准化，标准化后的第一样本数据为：

其中，n为所述第一样本数据的个数，x_i为所述第一样本数据的第i个样本数据，x′_i为将x_i标准化得到的数据，为所述第一样本数据的均值，σ为所述第一样本数据的标准差。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定标准化后的多个所述第一样本数据间距离，包括：

确定标准化后的第i个所述第一样本数据与标准化后的第j个所述第一样本数据之间的距离为：其中，m为多个第一样本数据对应的第一指标的数量，n为所述第一样本数据的数量，y_ki为第k个所述第一指标的第i个第一样本数据，1≤i，j≤n。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述预定条件包括：指标的样本数据不为常量或数据库中保存有其样本数据的指标。

11.一种指标动态权重的确定装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取各个指标对服务质量的权重，其中，所述权重为外部输入的预设值；

第二获取模块，用于获取各个第一指标的样本数据，其中，所述第一指标为所述各个指标中满足预定条件的指标，所述样本数据包括：指标的一个或多个样本值，以及各个所述样本值对应的服务质量的取值；

第一确定模块，用于根据获取的所述样本数据，分别确定各个所述第一指标对服务质量的权重；

第二确定模块，用于将所述各个指标中除所述第一指标外的第二指标的权重，与确定的各个所述第一指标的权重进行归一化处理，确定所述各个指标的权重；

其中，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于根据所述样本数据确定当前第一指标对服务质量的变化率；第二确定单元，用于根据所述当前第一指标对服务质量的变化率，确定所述当前第一指标对服务质量的权重，其中，所述当前第一指标对服务质量的变化率越大所述第一指标对服务质量的权重越大。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元按照以下方式确定所述当前第一指标对服务质量的变化率：

按照多个第一样本数据间的距离对所述第一样本数据进行分组，并将所述当前第一指标的样本数据的取值区间进行分段，其中，所述第一样本数据为所述各个第一指标中除所述当前第一指标之外的其余第一指标的样本数据；

确定每个所述分组在所述当前第一指标的各个所述分段上对服务质量的变化率。