CN103188705B - 一种对批量投诉进行告警定位的方法和告警定位装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种对批量投诉进行告警定位的方法和告警定位装置，包括：实时获取投诉信息，从投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；根据投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并建立业务失败信息库；扫描关联信息点和业务失败信息库，找出指定时间内的失败信令；将失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当失败信令符合智能关联规则触发器中设定的阈值时，生成告警信息并触发告警。通过系统接口传递，自动关联，智能匹配的方式，提高重大批量投诉处理及时率、定位的准确率；在发生故障时减少客服和网络维护人员的人工判断环节，减少了信息失真及流转的时间。

Description

一种对批量投诉进行告警定位的方法和告警定位装置

技术领域

本发明涉及移动网络技术，特别是指一种对批量投诉进行告警定位的方法和告警定位装置。

背景技术

随着移动网络规模扩大，网络结构日益复杂，用户数不断增加，移动网络的结构已由单一功能节点逐步向智能化、综合性功能节点演进，越来越多的网络隐性问题难以发现，导致对移动终端进行定位的难度越来越大，随之而来的投诉也变多，此类投诉通常具有故障定位困难、处理时间长、影响用户众多等特点，影响了用户的使用体验感知。

目前对批量投诉的处理，都是当客户拨打服务电话后，由客服人员根据客户描述的问题进行信息查询和黑点分析，然后进行投诉录入。值班客服判断同一类投诉在一定时间内超过10宗时，升级为批量投诉，转网络维护人员处理。网络维护人员受理批量投诉后，要经过投诉用户分析、投诉内容分析、大量的拨测复现，继而定位并解决故障，由客服回访客户确定故障消除。投诉属于网络故障发生后的事后反映，故障恢复的时间越长，影响的用户越多，实际投诉用户也越多；特别是面对批量投诉，客服无法一次性解释，必须通过前台系统反馈至维护人员进行故障定位才能够解决。一种基于决策树进行客户投诉处理的方法，利用决策树对客户投诉进行自动化准确定位、分析和处理，从而降低客户投诉处理的技术门槛，推进投诉处理前移能力。

现有技术存在如下问题：由于客户专业的局限性以及信息不对称，很难对投诉实际情况进行清楚完整的陈述，尤其是对于投诉发生地点这一对故障定位极其重要的因素无法与实际网络中的位置信息一一对应，不能够清晰说明故障发生的现象，这些混淆的信息通过客服记录后也存在着信息失真，增添了后台人员故障定位的困难，并且，并非所有的投诉信息都能够容易的拨测复现，维护人员必须排查所有可能的情况，才能够定位到故障发生的具体网元，定位故障需要耗费大量的人力和时间。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种对批量投诉进行告警定位的方法和告警定位装置，用于在移动网络发生重大故障时，减少客服和网络维护人员的人工判断环节，改由系统接口传递，自动关联，智能匹配的方式，提高重大批量投诉处理及时率。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种对批量投诉进行告警定位的方法，包括：获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；根据所述投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并根据所述信令失败信息建立业务失败信息库；扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找到指定时间内的失败信令；将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的对应的阈值时，生成告警信息并触发告警。

所述的方法中，将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，之前还包括：启动一个智能关联规则触发器，所述智能关联规则触发器中记载了关联聚类规则和告警类型，包括：同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；同一个小区，同一种信令失败原因的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警。

所述的方法中，所述智能关联规则触发器中设定的各个阈值依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：调整后的第一阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第四阈值＝10。

所述的方法中，生成告警信息并触发告警之后还包括：从所述告警信息中获取第二关联信息点；扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内所述投诉信息的同类业务失败记录；所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，是由所述移动终端自动上报的记录。

所述的方法中，获取上报所述投诉信息的第一类移动终端，以及自动上报所述同类业务失败记录的第二类移动终端；生成客服信息，将所述客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端。

所述的方法中，将所述客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端，之后还包括：按照业务类型、定位原因、指标数据、不同阶段的影响用户信息、投诉用户信息和故障时长进行统计分析，得到故障分析模型；所述故障分析模型中包括：对应的指标数据与影响用户信息，故障处理时长与影响用户数、投诉用户数之间的关系，以及根据所述故障分析模型推导出处理故障的时间点。

一种对批量投诉进行告警定位的装置，位于移动终端，所述告警定位装置包括：投诉信息获取单元，用于实时获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；业务失败获取单元，用于根据所述投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并根据所述信令失败信息建立业务失败信息库；扫描单元，用于扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找出指定时间内的失败信令；关联规则单元，用于将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的阈值时，触发告警。

所述的装置中，智能关联规则触发器，用于记载关联聚类规则和告警类型，包括：同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；同一个小区，同一种信令失败原因的投诉信息在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警。

所述的装置中，还包括：动态调整单元，用于依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型对设定的各个阈值进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：调整后的第一阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；调整后的第四阈值＝10。

所述的装置中，还包括：分析模型单元，用于从所述告警信息中获取第二关联信息点；扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内与所述投诉信息的同类业务失败记录；所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，是由所述移动终端自动上报的记录。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：通过系统接口传递，自动关联，智能匹配的方式，提高重大批量投诉处理及时率、定位的准确率；在发生故障时减少客服和网络维护人员的人工判断环节，减少了信息失真及流转的时间。

附图说明

图1表示一种对批量投诉进行告警定位的方法流程示意图；

图2表示预警定位系统的结构示意图；

图3表示基于实时信令的批量投诉的预警定位的流程示意图；

图4表示建立故障影响用户体验及分析模型的流程示意图；

图5表示对批量投诉进行告警定位的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明实施例中结合Abis口、Mc口信令监测系统，完善重大故障的告警机制，实时还原网络使用情况，实现基于实时信令的批量投诉的快速预警定位技术，其中，Abis口是基站控制器和BTS基站收发信台之间的接口。

本发明实施例提供一种对批量投诉进行告警定位的方法，如图1所示，包括：

步骤101，实时获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；

步骤102，根据所述投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并建立业务失败信息库；

步骤103，扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找出指定时间内的失败信令；

步骤104，将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的阈值时，触发告警。

应用所提供的技术方案，通过信令监测系统接口传递、自动关联和智能匹配的方式，提高处理大批量投诉的及时率和故障定位的准确率；在发生故障时减少客服和网络维护人员的人工判断环节，减少了故障信息的失真及故障信息流转的时间。

其中，信令失败信息可以包括：失败位置小区、失败信令点、位置更新失败原因值、TCH掉话、SDCCH掉话，以及业务请求拒绝原因值等。

如图2所示，基于实时信令的投诉快速预定位系统包括：统计服务器201、告警服务器202、接口服务器203、入库服务器204、Web客户端205、操作终端206、Web服务器207、数据库服务器208、关联服务器209，以及文件服务器210等；上述各个服务器可以分布在一个局域网内，并通过信令共享平台接收来自外部的投诉信息和其他类型的信令以及数据。

在一个优选实施例中，将失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，之前还包括：

启动一个智能关联规则触发器，所述智能关联规则触发器中记载了关联聚类规则和告警类型，包括：

同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；

同一个小区，同一种信令失败原因的投诉在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；

同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；

多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器(MSC\BSC)，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警。

在一个优选实施例中，智能关联规则触发器中设定的各个阈值依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：

动态调整后的阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的阈值＝10。

在一个应用场景中，如图2和图3所示，包括：

步骤301，接口服务器203，与投诉系统连接，实时获取投诉信息，投诉信息中包括：投诉号码、投诉时间、投诉地点、业务类型、投诉信息等信息；将其中的投诉号码、业务类型作为关联信息点更新至数据库；

步骤302，入库服务器204，用于从Abis口和Mc口信令监测系统中提取信令失败信息，包括：掉话、寻呼无响应、无线接口错误等，并建立业务失败信息库；

步骤303，关联服务器209，扫描关联信息点与业务失败信息库，找出在投诉时间往前追溯指定时间内的失败信令，并更新至批量预警数据库；其中，指定时间为2小时。

步骤304，启动一个智能关联规则触发器，智能关联规则触发器记载了以下规则：

规则1，同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；

规则2，同一个小区，同一种信令失败原因的投诉在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；

规则3，同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；

规则4，多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器(MSC\BSC)，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警。

各个阈值的设定依据历史失败信令消息、不同业务类型进行动态调整，计算规则和公式包括：

公式1，当前的第一阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；

公式2，当前的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；

公式3，当前的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；

公式4，第四阈值＝10，或者是其他任意指定的数值作为阈值；

其中，公式1与告警类型为业务告警对应，公式2与告警类型为信令失败原因告警对应，公式3与告警类型为失败超频告警对应，公式4与告警类型为移动交换中心或基站控制器告警对应。

步骤305，根据智能关联规则触发器设定的阈值，得到分析结果，实时判断批量预警数据库在指定时间内是否触发了告警器进行告警；

步骤306，若批量预警数据库在指定时间内触发了告警器，则告警服务器202触发告警；包括：根据已触发告警的相关信息，如网元、小区、业务类型、失败原因值、定位信息和移动终端型号等，推送相应的告警信息至网络维护人员和客服人员的工作界面，由网络维护人员依据定位信息修复故障，以及，客服人员依据定位信息处理同类问题的投诉信息，直至告警消除。

本发明实施例中，还提供了建立故障影响用户体验及分析模型的技术。

利用上述各个实施例提供的分析结果，在已告警的网元、小区覆盖范围下，通过业务失败信息库比对指定的业务类型、失败原因值，进一步挖掘其余受故障影响的移动终端，在投诉之前向这些移动终端推送关怀短信；同时，记录故障处理过程中相应的指标波动，受影响用户和投诉用户的详细情况，用于后续的故障总结分析。

在一个优选实施例中，生成告警信息并触发告警-即告警服务器202触发告警之后还包括：从告警信息中获取第二关联信息点，扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内与所述投诉信息的同类业务失败记录；

所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，由所述移动终端自动上报。

在一个优选实施例中，获取上报所述投诉信息的第一类移动终端，以及自动上报所述同类业务失败记录的第二类移动终端；

生成客服信息，将所述客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端。

在一个优选实施例中，将客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端，之后还包括：

按照业务类型、定位原因、指标数据、不同阶段的影响用户信息、投诉用户信息和故障时长进行统计分析，得到故障分析模型；所述故障分析模型中包括：对应的指标数据与影响用户信息，故障处理时长与影响用户数、投诉用户数之间的关系，以及根据所述故障分析模型推导出处理故障的时间点。

实施例中，时间点应当是一个最佳的时间点；业务类型包括语音业务、短信业务。

定位原因是指，投诉信息通过信令汇聚得到的网元、主叫位置信息、被叫位置信息、主被叫号段信息、信令路由信息等；

指标数据是指，该次网络故障导致的网络指标，包括：话务量、掉话率、TCH指派成功率、短信业务量、接通成功率波动情况；

不同阶段的影响用户信息是指，随着故障升级，每隔一段时间分别统计该时间段内的受此故障影响的用户数统计情况；

投诉用户信息是指，每隔一段时间分别统计该时间段内因该故障的投诉用户统计情况；

故障时长是指，累计的故障预开始至故障持续的时间。

对应的指标数据与影响用户信息是指：话务量、掉话率、TCH指派成功率、短信业务量、接通成功率等指标波动与影响用户统计数的模型关系；

故障处理时长与影响用户数以及投诉用户数之间的关系是指，故障持续的时间与受该故障影响的用户数以及投诉用户数之间的模型关系。

在一个应用场景中，如图4所示，建立故障影响用户体验及分析模型的流程包括：

步骤401，将告警信息作为后续分析的依据，将告警信息的主要字段-网元、小区、业务类型、失败原因值等作为挖掘受影响移动终端的第二关联信息点；

步骤402，关联服务器209扫描第二关联信息点与业务失败信息库，获取指定时间内其余用户同类的业务失败记录；

步骤403，入库服务器204将提取的其余同类用户以及累计的投诉用户作为本次投诉的影响用户分别录入数据库，并将相应信息通过接口服务器203推送至客服人员。

步骤404，入库服务器204根据告警信息的业务类型和失败原因值，利用信令监测系统纵向钻取相应网元和小区的对应指标数据，录入数据库；

告警信息中的业务类型包括语音业务、短信业务，从Mc信令监测系统中提取信令点、位置小区以及信令失败信息，包括失败位置小区、失败信令点、位置更新失败原因值、TCH掉话、SDCCH掉话、业务请求拒绝原因值等，钻取Mc信令监测系统中的相关网元和小区的话务量、掉话率、TCH指派成功率等指标数据，分别录入数据库。

步骤405，统计服务器201按照业务类型、定位原因、指标数据、不同阶段的影响用户信息、投诉用户信息、故障时长等进行统计分析，得到指标数据与影响用户信息，故障处理时长与影响用户数、投诉用户数的分析模型，由此得到故障处理的最佳时间点。

上述各个实施例中，结合Abis口和Mc口信令监测系统实时还原网络使用情况，实现一种基于实时信令的批量投诉快速预警定位的技术，该技术对移动终端没有任何附加的要求，通过将信令系统与投诉系统相结合，提高了重大故障预警的及时率，同时由于具备智能预警定位功能，帮助网络维护人员更精准的定位故障，减少了由于客户及投诉处理人员主观感知问题影响后续故障处理的情况，节省了拨测和核查所耗费的人力和时间，提高了故障定位的及时率，提高了用户的满意度和归属感。

本发明实施例提供一种对批量投诉进行告警定位的装置，如图5所示，包括：

投诉信息获取单元501，用于实时获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；

业务失败获取单元502，用于根据所述投诉信息提取信令失败信息，并建立业务失败信息库；

扫描单元503，用于扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找出所述指定时间内的失败信令；

关联规则单元504，用于将失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的阈值时，触发告警。

在一个优选实施例中，告警定位装置还包括：

智能关联规则触发器，用于记载关联聚类规则和告警类型，包括：

同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；

同一个小区，同一种信令失败原因的投诉在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；

同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；

多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警。

在一个优选实施例中，告警定位装置还包括：

动态调整单元，用于依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型对设定的各个阈值进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：

动态调整后的第一阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；

动态调整后的第四阈值＝10。

在一个优选实施例中，告警定位装置还包括：分析模型单元，用于从所述告警信息中获取第二关联信息点；

扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内与所述投诉信息的同类业务失败记录；

所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，由移动终端自动上报。

采用本方案之后的优势是：引入实时网络信令，采用深度挖掘和关联类聚，分析投诉原因和信令故障特征之间的关联性，从而快速定位产生故障的网元、小区和局向等；而且，通过分析发生故障的小区、时间，以及关联的失败信令等，挖掘出受故障影响的所有移动终端，建立投诉故障分析模型，在接到来自其他移动终端的投诉之前事先进行短信通知，将影响用户的预警信息发布到客服，当接到投诉信息时直接进行实时的答复，提高对投诉信息的一次性解决率。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种对批量投诉进行告警定位的方法，其特征在于，包括：

获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；

根据所述投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并根据所述信令失败信息建立业务失败信息库；

扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找到指定时间内的失败信令；

启动一个智能关联规则触发器，所述智能关联规则触发器中记载了关联聚类规则和告警类型，包括：同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；同一个小区，同一种信令失败原因的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警；

将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的对应的阈值时，生成告警信息并触发告警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述智能关联规则触发器中设定的各个阈值依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：

调整后的第一阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第四阈值＝10。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成告警信息并触发告警之后还包括：

从所述告警信息中获取第二关联信息点；

扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内所述投诉信息的同类业务失败记录；

所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，是由移动终端自动上报的记录。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

获取上报所述投诉信息的第一类移动终端，以及自动上报所述同类业务失败记录的第二类移动终端；

生成客服信息，将所述客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述客服信息推送至所述第一类移动终端和所述第二类移动终端，之后还包括：

按照业务类型、定位原因、指标数据、不同阶段的影响用户信息、投诉用户信息和故障时长进行统计分析，得到故障分析模型；所述故障分析模型中包括：对应的指标数据与影响用户信息，故障处理时长与影响用户数、投诉用户数之间的关系，以及根据所述故障分析模型推导出处理故障的时间点。

6.一种对批量投诉进行告警定位的装置，其特征在于，位于移动终端，所述告警定位装置包括：

投诉信息获取单元，用于实时获取投诉信息，从所述投诉信息中提取关键字段作为关联信息点；

业务失败获取单元，用于根据所述投诉信息从信令监测系统中提取信令失败信息，并根据所述信令失败信息建立业务失败信息库；

扫描单元，用于扫描所述关联信息点和所述业务失败信息库，找出指定时间内的失败信令；

智能关联规则触发器，用于记载关联聚类规则和告警类型，包括：同一个小区，同一种业务类型的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第一阈值，则告警类型为业务告警；同一个小区，同一种信令失败原因的投诉信息在一个时间周期内的数量大于第二阈值，则告警类型为信令失败原因告警；同一移动终端型号的所述投诉信息在一个时间周期内的数量大于第三阈值，则告警类型为失败超频告警；多个小区产生故障并分布在同一个移动交换中心或基站控制器，且数量符合第四阈值，则告警类型为移动交换中心或基站控制器告警；

关联规则单元，用于将所述失败信令输入智能关联规则触发器进行检测，当所述失败信令符合所述智能关联规则触发器中设定的阈值时，触发告警。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

动态调整单元，用于依据对所述投诉信息的数量的历史统计和所述投诉信息中的业务类型对设定的各个阈值进行动态调整，所述动态调整的计算规则和公式包括：

调整后的第一阈值＝前一日同一时刻小区同一种业务类型的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第二阈值＝前一日同一时刻所述小区同一种信令失败原因的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第三阈值＝前一日同一时刻所述移动终端型号的聚类汇聚值*(1+20％)；

调整后的第四阈值＝10。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

分析模型单元，用于从所述告警信息中获取第二关联信息点；

扫描所述第二关联信息点和所述业务失败信息库，获取所述指定时间内与所述投诉信息的同类业务失败记录；

所述同类业务失败记录与所述投诉信息不同，是由所述移动终端自动上报的记录。