CN104883705A - 一种数据业务投诉的问题定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种数据业务投诉的问题定位方法及装置，方法包括：获取数据业务的投诉事件的投诉信息，投诉信息包括用户标识和投诉事件的发生时间；根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集；相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；针对各流程中的每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

Description

一种数据业务投诉的问题定位方法及装置

技术领域

本发明涉及移动通信管理技术领域，特别涉及一种数据业务投诉的问题定位方法及装置。

背景技术

移动通信数据业务发展迅速，数据流量持续快速增长，成为移动通信网络的主要业务增长点。与传统的语音业务相比，数据业务具有以下特点：业务流程复杂、受终端因素影响大、用户访问内容由第三方网站维护、用户使用感知无定量标准，因而数据业务质量的管理和问题定位是一个很重要的部分。

数据业务的用户投诉，根据用户投诉的原因，可以分为业务无法使用和使用感知差两类。业务无法使用包括无法连接、请求无响应、断线等；使用感知差包括响应时延长、数据传输速率慢等。

对于数据业务的客户抱怨和投诉，传统的处理方法是依靠人工介入，由维护人员或专家凭借预定的处理流程，依靠专业知识和经验，逐步排查，定位问题点并处理解决。

现有的投诉信息自动处理方法，其思路都是基于对用户业务失败记录的信令检测提取，在判断问题点的方式上，采用阈值管理的方式：预先设置一个反映业务质量的指标集，并为每个指标设定阈值。根据提取的用户信令计算出相应指标值，与阈值对比，低于阈值的指标作为投诉问题点。

然而，本发明人在实现本发明实施例中的技术方案的过程中发现，在现有技术中，基于专家知识的人工处理投诉，存在处理规范不统一、处理人员水平参差不齐、处理效率低的缺点。

基于用户信令提取和阈值管理的自动处理投诉方法，存在两点不足：一是阈值管理方式只适用于刚性的性能指标，不能有效地判断速率、时延等用户感知类指标；二是只能将指标作为问题定位点，不能直接映射到问题所在的流程或设备。

发明内容

本发明实施例提供一种数据业务投诉的问题定位方法及装置，用以解决现有技术中的处理投诉的方法存在的无法直接映射到问题所在的流程或设备的问题。

本申请一方面提供一种数据业务投诉的问题定位方法，包括：

获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，所述投诉信息包括一用户标识和所述投诉事件的发生时间，所述用户标识用于标识用户的唯一性；根据所述用户标识和所述发生时间，获取所述用户标识对应的业务信令记录；根据所述业务信令记录，获取所述用户标识对应的相关信令集；其中，所述相关信令集为所述业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；所述同类用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识相同的用户集的非空子集；所述对比用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识不同的用户集的非空子集；针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

可选的，所述方法还包括：解析所述业务信令记录为所述用户标识对应的信令参考指标集，其中，所述信令参考指标集包括刚性指标和软性指标；根据所述相关信令集分别计算所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集，所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集均包括刚性指标和软性指标；所述针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程，具体为：针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

可选的，针对所述各流程中的每一流程，所述横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程，具体包括：判断所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，若是，则判定所述投诉事件成立；判断所述同类用户集的信令参考集中的刚性指标是否为差，以及所述对比用户集的信令参考集中的刚性指标为好，如果是，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

可选的，当判断初所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标为好时，所述方法还包括：横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标和所述同类用户集的信令参考集中的软性指标、所述对比用户集的信令参考集中的软性指标；如果所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标显著劣于所述同类用户集的信令参考集中的软性指标或所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则判定所述投诉事件成立；若所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标与所述同类用户集的信令参考集中的软性指标无显著差异，且显著劣于所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

可选的，所述刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标；所述软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标。

本申请另一方面还提供一种数据业务投诉的问题定位装置，包括：

投诉信息分析模块，用于获取数据业务的投诉事件的投诉信息；其中，所述投诉信息包括一用户标识和所述投诉事件的发生时间，所述用户标识用于标识用户的唯一性；第一信令采集模块，用于根据所述用户标识和所述发生时间，获取所述用户标识对应的业务信令记录；第二信令采集模块，用于根据所述业务信令记录，获取所述用户标识对应的相关信令集；其中，所述相关信令集为所述业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；所述同类用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识相同的用户集的非空子集；所述对比用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识不同的用户集的非空子集；对比模块，用于针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

可选的，所述装置还包括：

第一信令解析模块，用于解析所述业务信令记录为所述用户标识对应的信令参考指标集，其中，所述信令参考指标集包括刚性指标和软性指标；

第二信令解析模块，用于根据所述相关信令集分别计算所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集，所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集均包括刚性指标和软性指标；

所述对比模块具体用于针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

可选的，所述对比模块具体用于：判断所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，若是，则判定所述投诉事件成立；判断所述同类用户集的信令参考集中的刚性指标是否为差，以及所述对比用户集的信令参考集中的刚性指标为好，如果是，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

可选的，所述对比模块具体还用于：当判断初所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标为好时，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标和所述同类用户集的信令参考集中的软性指标、所述对比用户集的信令参考集中的软性指标；如果所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标显著劣于所述同类用户集的信令参考集中的软性指标或所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则判定所述投诉事件成立；若所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标与所述同类用户集的信令参考集中的软性指标无显著差异，且显著劣于所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

可选的，所述刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标；所述软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标。

本发明有益效果如下：

本发明实施例中的投诉的问题定位方法，获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，投诉信息包括一用户标识和投诉事件的发生时间，用户标识用于标识用户的唯一性；根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集；其中，相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集中非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；依次针对各流程中每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。因此，本发明实施例中的方法通过分段横向对比投诉用户和同类用户集、对比用户集的信令记录，定位用户投诉的问题点，使定位到的问题可以直接映射到数据业务中的具体流程或设备，提升定位准确性。

进一步，本发明实施例中的方法通过横向对比投诉用户和同类用户集及对比用户集的业务信令，所以能够对用户业务感知的质量进行评估，所以可以定位出现有技术无法定位出的问题。

附图说明

图1为本发明实施例中的数据传输方法的流程图；

图2为本发明实施例中的数据传输方法的流程示意图；

图3为本发明实施例中的用户设备的功能框图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种数据业务投诉的问题定位方法及装置，用以解决现有技术中的处理投诉的方法存在的无法直接映射到问题所在的流程或设备的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例的总体思路如下：

获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，投诉信息包括一用户标识和投诉事件的发生时间，用户标识用于标识用户的唯一性；根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集；其中，相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集中非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；依次针对各流程中每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。因此，本发明实施例中的方法通过分段横向对比投诉用户和同类用户集、对比用户集的信令记录，定位用户投诉的问题点，使定位到的问题可以直接映射到数据业务中的具体流程或设备，提升定位准确性。

进一步，本发明实施例中的方法通过横向对比投诉用户和同类用户集及对比用户集的业务信令，所以能够对用户业务感知的质量进行评估，所以可以定位出现有技术无法定位出的问题。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供一种数据业务投诉的问题定位方法，请参考图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101：获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，投诉信息包括一用户标识和投诉事件的发生时间，用户标识用于标识用户的唯一性；

步骤102：根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；

步骤103：根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集；其中，相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；

步骤104：针对各流程中的每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

其中，在步骤101之前，还包括：按照一预定规则分解数据业务的流程，具体可以按照网络拓扑结构来分解数据业务的流程，例如：移动数据业务的业务流程可分解为无线接入、核心网、数据承载网、访问服务器等四个环节；进一步，根据特定的网络拓扑和设备，可以进一步分解到蜂窝小区(CELL或NodeB)、基站控制器(BSC或RNC)、GPRS服务支持节点(SGSN)、域名解析服务器(DNS)、网站服务器等；通常来讲，业务流程分解的越细，问题定位的精确度就越高。

当有数据业务的投诉事件发生时，就执行步骤101，获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，投诉信息包括一用户标识和投诉事件的发生时间，用户标识用于标识用户的唯一性。其中，用户标识例如是移动台国际ISDN号码(MSISDN，即用户手机号)或者是国际移动用户识别码(IMSI)；而投诉事件的发生时间可以是一个准确时间，也可以是一个时间范围。可选的，投诉信息还可以包括其他信息，例如：用户投诉反映事件时使用的终端信息、位置信息。

接下来执行步骤102，即根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；具体来说，获取用户标识对应的业务信令记录，可以是获取发生时间时的业务信令记录，也可以是发生时间的预设范围内的用户的业务信令记录。另外，具体可以是从GPRS（General Packet Radio Service；通用分组无线服务技术）系统的Gb接口和Gn接口采集的业务信令记录。

然后接下来执行步骤103，即根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集，其中，相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；其中，选取非空子集的方式可以但不限定为随机选取。每一个用于对比分析的业务流程分别对应一个同类用户集和对比用户集。

其中，业务的各流程例如为前述所描述的数据业务的各个分解后的流程，具体到本发明实施例中，对于每一个业务流程，如蜂窝小区、基站控制器、GPRS服务支持节点、域名解析服务器和网站服务器，同类用户集和对比用户集列出如下：

同类用户集：在发生时间的预设范围内，例如在发生时间的同一时间段内，与投诉用户在同一个蜂窝小区、基站控制器、GPRS服务器、域名解析服务器和网站服务器内的所有用户的一个非空子集。

对比用户集：在发生时间的预设范围内，例如在发生时间的同一时间段内，与投诉用户不在同一个蜂窝小区、基站控制器、GPRS服务器、域名解析服务器和网站服务器内的所有用户的一个非空子集。

举例来说，在蜂窝小区这一流程，同类用户集是指在投诉事件发生的前后邻近时间内，与投诉用户所在蜂窝小区相同的用户集的一个随机选取的非空子集。对比用户集是指在投诉事件发生的前后邻近时间内，与投诉用户所在蜂窝小区不同的用户集的一个随机选取的非空子集。

进一步，在步骤103中，根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集，这样的实施方式只获取与业务信令记录相关的相关信令集，可以避免获取到其他不相关的信令记录，增加运算量。

在获取到同类用户集和对比用户集的相关信令集之后，接下来就执行步骤104，针对各流程中的每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。具体来说，例如从分解业务流程的起始段的第一个流程开始，具体到本发明的实施例，以业务流程“蜂窝小区”开始，横向对比投诉用户和同类用户集、对比用户集的信令记录，进而判断用户投诉事件是否成立，并定位投诉问题点；进一步，因为本实施例中是按照业务的分解流程逐流程去横向比较，所以当投诉事件成立时，不但可以定位出投诉问题点，还可以直接定位出投诉的问题流程或设备，提升定位准确性。

进一步，本发明实施例中的方法通过横向对比投诉用户和同类用户集、对比用户集的信令记录，实现了对无法设定阈值的指标进行分析判决，所以能够对用户业务感知的质量进行评估，所以可以定位出现有技术无法定位出的问题。

为了便于本领域技术人员更清楚的了解本发明，以下将更清楚更完整的描述本实施例的数据传输方法。

在进一步的实施例中，在步骤102中获取到用户标识对应的业务信令记录之后，还将业务信令记录解析为用户业务信息和信令参考指标集。用户业务信息包括用户信息、用户终端信息、用户业务使用信息（例如：归属网元、IP地址和端口、访问业务及地址等）、记录用户业务使用各流程的时间标签。其中，除时间标签之外的其他用户业务信息可以作为前述用于限定同类用户集和对比用户集的指定属性。

在实际运用中，信令参考指标集是指一系列基于信令的衡量用户业务使用情况的统计值，包括事件型和数值型两类指标。事件型指标是用户是否成功使用业务的反映，例如“PDP激活是否成功”、“访问地址是否成功响应”、“用户下载文件是否成功”等；数值型指标是用户业务使用量或时长的反映，例如“用户上行数据流量”、“HTTP响应时延”、“用户数据包下载速率”等。

信令参考指标集又可分为刚性指标和软性指标。刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标，包含所有事件型指标和部分数值型指标，如前述“PDP激活是否成功”、“访问地址是否成功响应”、“用户下载文件是否成功”、“用户数据上行数据流量”等。软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标，包含部分数值型指标，如前述“HTTP响应时延”、“用户数据包下载速率”等。

数值型指标可以根据经验设置一个偏离正常数值较远的阈值，作为判断用户业务是否正常的依据，并初步判断用户业务感知的依据，但是在正常数值区间内，仍视为软性指标，如前述“用户数据包下载速率”，可设置3Kbps为阈值，小于阈值的数值，视为业务显著较差；大于阈值的数值则作为软性指标用于问题定位。

对应的，在步骤103中获取到相关信令集后，还分别计算同类用户集和对比用户集的信令参考指标集，对于该信令参考指标集的计算方式，根据指标的不同定义，可以采用选举、计数、求和、算数平均、加权平均等聚合计算方式；在本发明实施例中，例如：指标“HTTP响应时延”的聚合计算使用算数平均值和最大值两种，算数平均值反映的是每个集合内用户“HTTP响应时延”的平均水平；最大值反映的是集合内用户的最差情况；类似的，指标“用户数据包下载速率”也可采用相同的计算方式。

在该情况下，在步骤104中，就针对各流程中的每一流程，横向比较用户标识的信令参考指标集和同类用户集和对比用户集的信令参考指标集中的各指标，包括刚性指标和软性指标。

接下来请结合参考图2所示，介绍步骤104的具体实施过程，其中以先在第一个流程（例如蜂窝小区）下进行比较为例进行说明。

步骤201：比较投诉用户的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，如果判定投诉用户的刚性指标为差，则判定为用户的投诉事件成立，那么就执行步骤202；如果判断投诉用户的刚性指标不为差，那么就执行步骤203。

例如：对于事件型指标，比如“PDP激活是否成功”、“访问地址是否成功响应”、“用户下载文件是否成功”均可根据用户业务信令中提取的业务结果返回码判定流程是否成功；对于数值型的指标，可以通过设定阈值来判断，如通过判断该刚性指标和设定阈值的关系来判断是否为差，例如“用户数据上行数据流量”设定阈值，根据用户是否产生业务流量作为判定用户业务是否成功的一个指标。

步骤202：判定同类用户集的刚性指标是否为差，及对比用户集的刚性指标是否为好，如果是，则定位投诉的问题点为本流程，即为投诉用户所在的蜂窝小区，并记录结果，并继续执行步骤205；否则执行步骤204。

步骤203：判断投诉用户的软性指标是否显著劣于同类用户集或对比用户集的软性指标，若是，则判定用户投诉事件成立，并执行步骤204，否则判定投诉事件不成立，并执行步骤205。

其中，显著劣于，根据不同指标的定义，可以采用投诉用户指标值与同类用户集或对比用户集中用户指标的相对排名，投诉用户与两个用户集指标的差值、比值等比较方式。具体来说，例如：对于“HTTP响应时延”可采用的比较方式包含并不限于：比较投诉用户与两个用户集指标（算数平均值）的差值；比较投诉用户与两个用户集指标（算数平均值）的比值；比较投诉用户与两个用户集指标（最大值）的差值；以及两个或多个比较方式的组合使用等。那么根据实际差值或比值与一预设的差值或比值的阈值的关系，判定是否是显著劣于；具体阈值、实际差值或比值与预设的差值或比值的阈值之间的判定规则根据不同指标可能会稍有不同。

步骤204：判断投诉用户的软性指标与同类用户集的软性指标是否无显著差异，且两者均显著劣于对比用户集的软性指标，若是，则定位投诉的问题点为投诉用户所在的本流程，即蜂窝小区，并记录结果；然后继续执行步骤205。若否，则判定本流程为定位问题，进步步骤205。其中，判定是否无显著差异或显著劣于的方式类似步骤203中所介绍。

步骤205：进入下一流程，按照步骤201至步骤204的方法，横向对比投诉用户与同类用户集、对比用户集的信令参考指标集。若在该流程中认为投诉事件成立的，且定位问题点在该流程内的，记录结果并继续下一流程；否则依次进入下一流程的横向对比。

在所有流程中都对比完成后，该方法还包括：统计结果并输出。结果为判定用户投诉事件是否成立的标识，以及对1个或多个问题点的定位记录。根据需要输出到其它系统或呈现，用于用户投诉的后续处理。

基于同一设计思路，本发明实施例还提供一种数据业务投诉的问题定位装置，如图3所示，该装置包括：投诉信息分析模块301，用于获取数据业务的投诉事件的投诉信息；其中，投诉信息包括一用户标识和投诉事件的发生时间，用户标识用于标识用户的唯一性；第一信令采集模块302，用于根据用户标识和发生时间，获取用户标识对应的业务信令记录；第二信令采集模块303，用于根据业务信令记录，获取用户标识对应的相关信令集；其中，相关信令集为业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；同类用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识相同的用户集的非空子集；对比用户集为在各流程下、在发生时间的预设范围内，指定属性与用户标识不同的用户集的非空子集；对比模块304，用于针对各流程中的每一流程，横向比较业务信令记录和相关信令集，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

在进一步的实施例中，该装置还包括：第一信令解析模块，用于解析业务信令记录为用户标识对应的信令参考指标集，其中，信令参考指标集包括刚性指标和软性指标；第二信令解析模块，用于根据相关信令集分别计算同类用户集的信令参考指标集和对比用户集的信令参考指标集，同类用户集的信令参考指标集和对比用户集的信令参考指标集均包括刚性指标和软性指标；对比模块304具体用于针对各流程中的每一流程，横向比较用户标识对应的信令参考指标集和同类用户集的信令参考指标集、对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

进一步，对比模块304具体用于：判断用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，若是，则判定投诉事件成立；判断同类用户集的信令参考集中的刚性指标是否为差，以及对比用户集的信令参考集中的刚性指标为好，如果是，则定位投诉的问题流程为每一流程。

进一步，对比模块304具体还用于：当判断初用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标为好时，横向比较用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标和同类用户集的信令参考集中的软性指标、对比用户集的信令参考集中的软性指标；如果用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标显著劣于同类用户集的信令参考集中的软性指标或对比用户集的信令参考集中的软性指标，则判定投诉事件成立；若用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标与同类用户集的信令参考集中的软性指标无显著差异，且显著劣于对比用户集的信令参考集中的软性指标，则定位投诉的问题流程为每一流程。

结合以上各实施例，刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标；软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标。

其中，投诉信息分析模块301用于接收和存储外部输入的用户投诉事件的记录，并从中提取必须的投诉信息和非必须的投诉信息。

第一信令采集模块302和第二信令采集模块302具体可以是同一模块，用于从GPRS系统的Gb接口、Gn接口采集信令记录。

该装置还包括：结果输出模块，可以将投诉的问题点的统计结果以某种类型的文件格式输出，或者以协商好的接口方式输出到外部系统；同时该模块也可与相关外设连接，以文字或地图等直观的方式呈现。

该装置还包括：存储模块，用于存储其他模块所需要的数据或者其他模块输出的数据。

前述图1和图2实施例中的数据业务投诉的问题定位方法中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的数据业务投诉的问题定位装置，通过前述对数据业务投诉的问题定位方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中数据业务投诉的问题定位装置的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种数据业务投诉的问题定位方法，其特征在于，包括：

获取数据业务的投诉事件的投诉信息，其中，所述投诉信息包括一用户标识和所述投诉事件的发生时间，所述用户标识用于标识用户的唯一性；

根据所述用户标识和所述发生时间，获取所述用户标识对应的业务信令记录；

根据所述业务信令记录，获取所述用户标识对应的相关信令集；其中，所述相关信令集为所述业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；所述同类用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识相同的用户集的非空子集；所述对比用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识不同的用户集的非空子集；

针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

解析所述业务信令记录为所述用户标识对应的信令参考指标集，其中，所述信令参考指标集包括刚性指标和软性指标；

根据所述相关信令集分别计算所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集，所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集均包括刚性指标和软性指标；

所述针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程，具体为：

针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述各流程中的每一流程，所述横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程，具体包括：

判断所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，若是，则判定所述投诉事件成立；

判断所述同类用户集的信令参考集中的刚性指标是否为差，以及所述对比用户集的信令参考集中的刚性指标为好，如果是，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当判断初所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标为好时，所述方法还包括：

横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标和所述同类用户集的信令参考集中的软性指标、所述对比用户集的信令参考集中的软性指标；

如果所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标显著劣于所述同类用户集的信令参考集中的软性指标或所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则判定所述投诉事件成立；

若所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标与所述同类用户集的信令参考集中的软性指标无显著差异，且显著劣于所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

5.如权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标；所述软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标。

6.一种数据业务投诉的问题定位装置，其特征在于，包括：

投诉信息分析模块，用于获取数据业务的投诉事件的投诉信息；其中，所述投诉信息包括一用户标识和所述投诉事件的发生时间，所述用户标识用于标识用户的唯一性；

第一信令采集模块，用于根据所述用户标识和所述发生时间，获取所述用户标识对应的业务信令记录；

第二信令采集模块，用于根据所述业务信令记录，获取所述用户标识对应的相关信令集；其中，所述相关信令集为所述业务的各流程中同类用户集和对比用户集中所有用户的信令记录集的非空子集；所述同类用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识相同的用户集的非空子集；所述对比用户集为在所述各流程下、在所述发生时间的预设范围内，指定属性与所述用户标识不同的用户集的非空子集；

对比模块，用于针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述业务信令记录和所述相关信令集，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一信令解析模块，用于解析所述业务信令记录为所述用户标识对应的信令参考指标集，其中，所述信令参考指标集包括刚性指标和软性指标；

第二信令解析模块，用于根据所述相关信令集分别计算所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集，所述同类用户集的信令参考指标集和所述对比用户集的信令参考指标集均包括刚性指标和软性指标；

所述对比模块具体用于针对所述各流程中的每一流程，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集和所述同类用户集的信令参考指标集、所述对比用户集的信令参考指标集中的刚性指标和软性指标，判断所述投诉事件是否成立并定位投诉的问题流程。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述对比模块具体用于：判断所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标是否为差，若是，则判定所述投诉事件成立；判断所述同类用户集的信令参考集中的刚性指标是否为差，以及所述对比用户集的信令参考集中的刚性指标为好，如果是，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述对比模块具体还用于：当判断初所述用户标识对应的信令参考指标集中的刚性指标为好时，横向比较所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标和所述同类用户集的信令参考集中的软性指标、所述对比用户集的信令参考集中的软性指标；如果所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标显著劣于所述同类用户集的信令参考集中的软性指标或所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则判定所述投诉事件成立；若所述用户标识对应的信令参考指标集中的软性指标与所述同类用户集的信令参考集中的软性指标无显著差异，且显著劣于所述对比用户集的信令参考集中的软性指标，则定位投诉的问题流程为所述每一流程。

10.如权利要求7-9任一项所述的装置，其特征在于，所述刚性指标是指可以通过设置阈值判断用户业务是否正常的指标；所述软性指标是指无法通过设置阈值直接判断用户业务是否正常的指标。