CN105050125B - 一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法及装置，属于移动无线网络性能评测领域。针对8种当前移动互联网的主流移动数据业务，提出了一套即可用于主观定量评测又可用于客观定量评测的关键质量指标体系，该指标体系的测量值通过无量纲化和层次分析法可以对用户的主观业务体验进行客观量化评测，同时也可以映射到网络性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。解决了对于网络性能的评测各大运营商仍然是以网元为基础的网络关键性能指标为主，该指标体系无法反应实际用户使用移动数据业务的真实感受，造成了用户使用业务的体验与网络性能的评测优化相脱节的问题。
Description
技术领域
本发明涉及移动无线网络性能评测技术领域，特别涉及一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法及装置。
背景技术
当前3G/LTE移动网络全面覆盖，能够提供下行100Mbit/s与上行50Mbit/s的峰值速率，各种数据业务日益丰富，移动互联网数据业务的用户量和流量也是爆发式增长，对于网络性能提出了极大的挑战，而对于网络性能的评测各大运营商仍然是以网元为基础的网络关键性能指标(KPI，Key Performance Indicator)为主，该指标体系无法反应实际用户使用移动数据业务的真实感受，造成了用户使用业务的体验与网络性能的评测优化相脱节。
发明内容
本发明的目的在于提出一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法及装置，所要解决的问题是：针对当前移动互联网的主要数据业务，提出一套衡量用户使用该业务的真实体验的质量指标体系和每个指标的主观客观测量方法，使得通过对指标的客观评测得出每类业务的用户主观感知质量，并将业务质量映射到传统网络性能指标上，分析定位影响用户体验的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。
一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，包括：
S1、获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
S2、根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。
其中，所述步骤S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络性能指标上，具体为：
基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；
基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
其中，所述移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
其中，所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，包括：
测量值获取单元，用于获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
用户感知映射单元，用于根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
网络性能指标映射单元，用于将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。
其中，所述网络性能指标映射单元，具体用于基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
其中，所述移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
其中，所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
本发明选取了8种主流的移动数据业务：Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。针对每种业务结合用户使用场景分析、业务协议流程分析和欧洲电信标准协会ETSI对于服务质量的接入性、完整性、保持性分析，得出该移动数据业务的一系列关键质量指标(KQI，Key Quality Indicator)，该指标体系具有如下特征：
1、每个指标可以由用户进行主观量化评测；
2、每个指标可以通过网络层应用协议数据进行客观量化评测，从而使其评测方法独立于执行业务的终端，业务客户端，业务服务器、移动网络的制式、移动网络网元设备和采集数据的网元位置；
3、每个指标的主观评测与客观评测结果一致，主客观测量结果可以直接对比，以保证测量方法的有效性和准确性；
4、每种业务的所有指标通过一定的算法可以聚合起来，得到用户使用该业务的主观感知评价，且该评价与用户主观体验一致；
5、每个指标可以通过一定的算法映射到一个或多个传统的网络关键性能指标上。
有益效果：
本发明所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，包括：S1、获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；S2、根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。本发明所述的技术方案针对当前移动互联网的主要数据业务，提出一套衡量用户使用该业务的真实体验的质量指标体系和每个指标的主观客观测量方法，使得通过对指标的客观评测得出每类业务的用户主观感知质量，并将业务质量映射到传统网络性能指标上，分析定位影响用户体验的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。解决了对于网络性能的评测各大运营商仍然是以网元为基础的网络关键性能指标(KPI，Key Performance Indicator)为主，该指标体系无法反应实际用户使用移动数据业务的真实感受，造成了用户使用业务的体验与网络性能的评测优化相脱节的问题。
附图说明
图1是本发明具体实施方式提供的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法的流程图。
图2是本发明具体实施方式提供的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例1：
图1是本发明具体实施方式提供的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法的流程图。如图1所示，本发明所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，包括：
S1、获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
S2、根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。
本发明所述的技术方案针对当前移动互联网的主要数据业务，提出一套衡量用户使用该业务的真实体验的质量指标体系和每个指标的主观客观测量方法，使得通过对指标的客观评测得出每类业务的用户主观感知质量，并将业务质量映射到传统网络性能指标上，分析定位影响用户体验的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。解决了对于网络性能的评测各大运营商仍然是以网元为基础的网络关键性能指标(KPI，KeyPerformance Indicator)为主，该指标体系无法反应实际用户使用移动数据业务的真实感受，造成了用户使用业务的体验与网络性能的评测优化相脱节的问题。
本发明涉及面向用户体验的移动数据业务关键质量指标体系与测量方法，它针对8种当前移动互联网的主流数据业务，提出了一套即可用于主观定量评测又可用于客观定量评测的关键质量指标体系，该指标体系的测量值通过无量纲化和层次分析法可以对用户的主观业务体验进行客观量化评测，同时也可以通过基于实际网络大数据的相关性分析和多元回归分析，映射到网络性能指标上。由于对于传统网络关键性能指标KPI的问题定位和原因分析以及优化，业界已经具备了丰富的理论和实践经验。通过上述分析就可以找出影响用户感知的网络关键性能指标KPI所存在的问题，通过对网络关键性能指标KPI的分析优化从而提升用户感知。
本发明选取了8种主流的移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
根据以上关键质量指标体系进行各移动数据业务的用户感知评测主要采用以下两步：
第一步，对每类业务的各个关键质量指标进行无量纲化。本发明提出折线无量纲化方法，解决各指标的单位不统一问题。其公式为：
Qfinal＝Qleft+(Qright-Qleft)*|Ptest–Pleft|/(Pright-Pleft)
首先，将指标所有可能的取值划分为多个区间(也可以只有一个区间)，例如一个时延指标的取值可以划分为0秒到1秒，1秒到3秒，3秒到5秒，5秒到10秒四个区间，然后，每个区间可以对应一个百分制区间，例如0秒到1秒对应100到90分区间，1秒到3秒对应90到70分区间，3秒到5秒对应70到50分区间，5秒到10秒对应50到0分区间。由于每个指标既可以由用户主观观测，也可以客观测量，所以每个指标的取值的区间划分，主要根据该指标实际的用户感知来判别，例如时延是越短越好，用户对某个时延0到1秒觉得是体验非常好的，因此评定为100到90分，而对于1到3秒觉得是比较好的，因此评定为90到70分，依此划分多个区间。
Qfinal表示对于一个指标测量值进行无量纲化之后的百分制得分；Qleft，Qright是指标测量值所落分段区间对应的百分制区间的边界，例如某个时延指标测量值为0.5秒，它落在了0秒到1秒的分段区间，而该区间所对应的百分制区间为100到90，那么这儿的Qleft＝100，Qright＝90；Pright，Pleft是评价指标值区间的边界，在上例中它就是指标测量值所落的区间0秒到1秒，Pleft＝0，Pright＝1；Ptest是关键质量指标的测量值，在上例中就是0.5秒，此时Qfinal＝95。
第二步，将关键质量指标映射为用户感知评分。本发明主要采用层次分析法(AHP)，为各关键质量指标分配权重，即W1、W2、W3…Wn，然后对各关键质量指标得分按权重系数进行线性求和，获得用户感知评分结果QOE。其公式为：
QOE＝W1*Qfinal1+W2*Qfinal2+W3*Qfinal3+…+Wn*Qfinaln
Qfinal表示在第一步中得到的关键质量指标百分制得分，W1、W2、W3…Wn表示使用层次分析法得到的各个关键质量指标的权重系数。
层次分析法获得指标权重按以下步骤执行：
第一，建立一个目标与属性之间的层次结构模型，在这里就是一种业务的用户感知QOE与业务关键质量指标KQI之间的映射关系，例如：Web网页浏览用户感知QOE，可以分解多个为KQI：KQI1页面响应结果、KQI2页面响应成功率、KQI3页面响应时延、KQI4页面显示结果、KQI5页面显示成功率、KQI6页面显示时延、KQI7页面下载速率、KQI8页面会话时长。
第二，依据属性对目标的贡献度大小,两两比较同一层次的属性,建立判断矩阵。
建立判断矩阵的判断尺度如下：
设aij表示以判断准则，QOE的角度考虑要素：KQIi对KQIj的相对重要程度，若假设在准则QOE下要素KQIl，KQI2，…，KQIn的权重分别是Wl，W2，…，Wn，即W＝(W1，W2，…，Wn)T，则aij＝Wi/Wj，将上述判断尺度中的QOE的KPIn同时作为X轴与Y轴，以QOE为准则，进行两两比较给出判断尺度得分，同时遵循aij＝1/aji和aii＝l,得出判断矩阵A：
第三步，求判断矩阵A的最大特征值λmax和特征向量W：
即先对矩阵的每一行求乘积Xi，然后对Xi求n次方根，得到向量：
再对W(0)进行归一化计算：
如此就得出了权重系数W＝(W1，W2，…，Wn)。
最大特征值计算公式如下：
第四，判断相容性系数CI＝(λmax-n)/(n-1)，如果CI<预设阈值(通常为0.1，可以根据实际情况加以调整)，则权重系数可以接受，否则转到第二步重新评估判断矩阵A，并再次执行第三和第四步。
在本方案中，所述步骤S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络性能指标上，具体为：
基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；
基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
将业务的关键质量指标映射到网络性能指标KPI，主要采用基于实际网络大数据的统计分析方法，分为以下两步：
第一步，基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法得到业务的每个关键质量指标受到哪几个KPI的影响；具体步骤如下：
第一，由本领域专家根据网络制式筛选出可能影响移动网络数据业务质量的网络传统关键性能指标KPI的集合，例如对于LTE网络，可以选择覆盖类指标：承载小区参考信号RE上的线性平均功率RSRP、小区参考信号功率相对小区所有信号功率(RSSI)的比值RSRQ、覆盖率等指标；呼叫建立类指标：RRC连接建立成功率、E-RAB建立成功率、无线接通率等指标；呼叫保持内指标：RRC连接异常掉话率、E-RAB掉话率等指标；移动性管理类指标：包括系统内系统间的各种切换重选指标；时延类指标：UE从Idle态到Active态转换时延、Attach时延、用户面时延、各种切换业务终端时延等指标；系统资源类指标：流量指标、无线资源利用率、系统资源利用率等指标。
第二，为相关性分析获取样本数据，即针对每种业务进行多次用户业务测试，测量多组KPI值和KQI值，例如对于Web浏览业务，一次测试可以得到页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长这样一组KQI值，同时可以测量得到覆盖类、呼叫建立类、呼叫保持类、移动性能管理类、时延类、系统资源类的一组多个KPI指标值。那么经过多次测量就可以得到多组KQI和KPI的样本值。
第三，对每个KQI和KPI的测量值使用上述用户感知评测中的折线无量纲化方法转化为百分制分数。
第四，选取一个KQI指标，例如页面响应成功率，来与每一个KPI指标进行简单相关系数计算，例如E-RAB建立成功率，计算公式如下：
假设选的KQI指标为Y，KPI指标为X。Y与X在n次测试中的测量值分别是{b1，b2，…，bn}和{a1，a2，…，an}，X的测量值的平均值为Y的平均值为相关系数为：
简单相关系数的绝对值越大，表示该KQI指标越有可能受到该KPI指标的影响，按照上述公式分别计算所选的这个KQI指标与每个KPI指标的相关系数，记为rYX1，rYX2，…rYXn。这里的n是KPI指标的个数。
第五，由于简单相关系数并不一定表示KQI就是受到某个KPI的影响而变动，因此还需要计算KQI指标与多个KPI指标之间的偏相关系数，偏相关系数就是假定其他KPI指标受控的情况下，KQI指标受到某一KPI指标的影响，例如控制住覆盖率、RRC连接建立成功率等KPI指标，看E-RAB建立成功率对于KQI页面响应成功率的影响，计算公式如下：
N阶偏相关系数计算通式为：
一阶偏相关系数计算公式为：
即在控制第三个变量的情况下，分析第一个变量和第二个变量之间的相关关系。
二阶偏相关系数计算公式为：
即在控制第三个变量和第四个变量的情况下，分析第一个变量和第二个变量的相关关系。
一阶偏相关系数可以利用三个变量间两两简单相关系数进行计算，即一阶偏相关系数可以利用零阶偏相关系数进行计算；二阶偏相关系数可以利用四个变量间的一阶偏相关系数进行计算.不失一般性，根据N阶偏相关系数计算通式可以看出，任何N阶偏相关系数都可以通过N-1阶偏相关系数进行计算而得.不难推断出，对于N阶偏相关系数，可以利用N+2个变量组成的组简单相关系数进行运算而得出。
第六，判断选定KQI指标与某个KPI指标的简单相关系数rYX的绝对值是否大于预设阈值t1(可以设为0.5，可根据实际情况调整)，并且控制住其他KPI指标的偏相关系数rYX·X1X2…Xn的绝对值是否大于预设阈值t2(可以设为0.6，可根据实际情况调整)，如果简单相关系数和偏相关系数全部大于阈值，则认为该KPI指标会对该KQI指标构成较显著的影响。
第七，咨询专家组，验证第六步的结果，从本领域专业的角度分析上述KQI指标是否会受到KPI指标的影响，如果专家组一致认为其存在较显著的相关性，则不论第六步结果如何，都将该KPI认定为影响该KQI的因素。
第八，计算每个KPI对选定KQI的简单相关系数和偏相关系数，并重复步骤六和七来确定其相关性。
第九，重复上述第四到第八步逐个确定每个KQI的影响因素。
第二步，基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个KQI指标与影响它的多个KPI指标之间的映射关系，分为以下六步：
第一，为多元线性回归分析获取样本数据，即如相关性分析中的第二步一样，针对每种业务进行多次用户业务测试，同时测量多组KPI值和KQI值，重复多次测量可以得到多组KQI和KPI的样本值。
第二，选定一个KQI指标，列出相关性分析中确定的一组影响它的KPI指标：KPI1,KPI2，…，KPIp。
第三，对该KQI指标和影响它的一组KPI指标的每个测量值，按照上述用户感知评测中的折线无量纲化方法转化为百分制分数。
第四，设选定关键质量指标KQI与影响它的一组网络性能指标KPI之间存在线性关系，有如下多元回归方程：
KQI＝K0+K1*KPI1+K2*KPI2+K3*KPI3+…+Kp*KPIp
其中KQI代表某个KQI指标的百分制测量值；KPIi表示影响该KQI指标的第i个KPI指标百分制测量值，i＝1，2，…，p，共p个KPI指标；K0，K1，K2，…，Kp，是待定的系数。
经第一、二、三步的多次测量，得到了KQI和KPI的n组百分制测量值，设yi表示该KQI指标第i次的测量值，xi1表示影响该KQI指标的第一个KPI指标的第i次百分制测量值，xi2表示影响该KQI指标的第二个KPI指标的第i次百分制测量值，…，xip表示影响该KQI指标的最后一个KPI指标的第i次百分制测量值，则得到n组数据样本(yi；xi1，xi2，…，xip)，i＝1，2，…，n，将它们带入上述多元回归方程：
第五，使用最小二乘法估计权重系数K0，K1，K2，…，Kp，设
K＝(K0，K1，K2，…，Kp)T
Y＝(y1，y1，y3，…，yn)T
则根据最小二乘法估计K＝(XTX)-1XTY，即得到KQI与KPI之间的映射关系。
第六，对每个KQI指标进行第二到第五步操作。
实施例2：
本发明所述的装置实施例与方法实施例属于同一技术构思，在装置实施例中未详尽描述的内容，请参见方法实施例。
图2是本发明具体实施方式提供的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置的结构示意图。如图2所示，本发明所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，包括：
测量值获取单元，用于获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
用户感知映射单元，用于根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
网络性能指标映射单元，用于将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。
本发明所述的技术方案针对当前移动互联网的主要数据业务，提出一套衡量用户使用该业务的真实体验的质量指标体系和每个指标的主观客观测量方法，使得通过对指标的客观评测得出每类业务的用户主观感知质量，并将业务质量映射到传统网络性能指标上，分析定位影响用户体验的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知。解决了对于网络性能的评测各大运营商仍然是以网元为基础的网络关键性能指标(KPI，KeyPerformance Indicator)为主，该指标体系无法反应实际用户使用移动数据业务的真实感受，造成了用户使用业务的体验与网络性能的评测优化相脱节的问题。
所述网络性能指标映射单元，具体用于基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
本发明主要针对8种移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
下面对发明所述的8种移动数据业务的关键质量指标做进一步的描述：
1.Web网页浏览业务关键质量指标：
1)页面响应结果
定义：HTTP页面响应结果＝页面响应成功或失败。
测量方法：
2)页面响应成功率
定义：HTTP页面响应成功率[％]＝(页面响应成功的次数/页面访问总尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)页面响应时延
定义：HTTP页面响应时延＝页面响应成功时间点－页面访问尝试时间点。
测量方法：
4)页面显示结果
定义：HTTP页面显示结果＝页面显示成功或失败。
测量方法：
5)页面显示成功率
定义：HTTP页面显示成功率[％]＝(页面显示成功的次数/页面显示开始次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)页面显示时延
定义：HTTP页面显示时延＝页面显示成功时间点－页面显示开始时间点。
测量方法：
7)页面下载速率
定义：HTTP页面下载速率[kbit/s]＝传输的用户数据量[kbit]/(页面下载成功时间点－页面下载开始时间点)[s]。
测量方法：
8)页面会话时长
定义：HTTP页面会话时长＝页面会话完成时间点－页面显示开始时间点。
测量方法：
2.流媒体业务关键质量指标：
1)视频请求时延
定义：流媒体视频请求时延[s]＝视频播放请求响应的时间点-视频播放请求时间点。
测量方法：
2)视频播放结果
定义：流媒体视频播放结果＝视频播放成功或失败。
测量方法：
3)视频播放成功率
定义：流媒体视频播放成功率[％]＝(视频播放成功次数/流媒体点播开始次数)*100。
测量方法：与1)相同
4)视频播放初始缓冲时延
定义：流媒体视频播放初始缓冲时延[s]＝流媒体开始播放时间点-流媒体点播开始时间点。
测量方法：
5)视频停顿次数
定义：流媒体视频停顿次数＝视频完成缓冲开始播放后一直到播放结束过程中的卡顿次数
测量方法：
6)视频停顿时长
定义：流媒体视频停顿时长＝视频重新恢复播放时间点-视频完成缓冲开始播放后停顿开始时间点
测量方法：
7)视频停顿率
定义：流媒体视频停顿率＝视频停顿总时长/视频播放总时长。
测量方法：与5)相同，视频停顿总时长＝每次视频停顿时长之和。
8)视频播放时长
定义：流媒体视频播放[s]＝视频播放结束时间点-视频播放开始时间点。
测量方法：
9)视频下载速率
定义：流媒体视频下载速率[kbit/s]＝视频下载数据量[kbit]/视频下载时长[s]
测量方法：
3.FTP文件下载业务关键质量指标：
1)FTP下载请求响应结果
定义：FTP下载请求响应结果＝FTP下载请求响应成功或失败。
测量方法：
2)FTP下载请求响应成功率
定义：FTP下载请求响应成功率[％]＝(FTP下载请求响应成功次数/FTP文件下载尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)FTP下载请求响应时延
定义：FTP下载请求响应时延[s]＝FTP下载请求响应成功时间点-FTP文件下载尝试时间点。
测量方法：与1)相同
4)FTP下载传输结果
定义：FTP下载传输结果＝FTP下载传输成功或失败。
测量方法：
5)FTP下载传输成功率
定义：FTP下载传输成功率[％]＝(FTP下载传输成功次数/FTP文件下载尝试次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)FTP下载传输时长
定义：FTP下载传输时长[s]＝FTP下载传输成功时间点-FTP下载传输开始时间点。
测量方法：
7)FTP下载传输速率
定义：FTP下载传输速率[kbit/s]＝FTP下载数据量[kbit]/FTP下载传输时长[s]
测量方法：FTP下载传输时长与6)相同，FTP下载数据量＝FTP下载传输过程中接收的包含文件内容的数据包的总大小。
4.FTP文件上传业务关键质量指标：
1)FTP上传请求响应结果
定义：FTP上传请求响应结果＝FTP上传请求响应成功或失败。
测量方法：
2)FTP上传请求响应成功率
定义：FTP上传请求响应成功率[％]＝(FTP上传请求响应成功次数/FTP文件上传尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)FTP上传请求响应时延
定义：FTP上传请求响应时延[s]＝FTP上传请求响应成功时间点-FTP文件上传尝试时间点。
测量方法：与1)相同
4)FTP上传传输结果
定义：FTP上传传输结果＝FTP上传传输成功或失败。
测量方法：
5)FTP上传传输成功率
定义：FTP上传传输成功率[％]＝(FTP上传传输成功次数/FTP文件上传尝试次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)FTP上传传输时长
定义：FTP上传传输时长[s]＝FTP上传传输成功时间点-FTP上传传输开始时间点。
测量方法：
7)FTP上传传输速率
定义：FTP上传传输速率[kbit/s]＝FTP上传数据量[kbit]/FTP上传传输时长[s]
测量方法：FTP上传传输时长与6)相同，FTP上传数据量＝FTP上传传输过程中发送的包含文件内容的数据包的总大小。
5.发送EMAIL业务关键质量指标：
1)EMAIL登录结果
定义：EMAIL登录结果＝SMTP登录成功或失败。
测量方法：
2)EMAIL登录成功率
定义：EMAIL登录成功率[％]＝(SMTP登录成功次数/SMTP登录尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)EMAIL登录时延
定义：EMAIL登录时延[s]＝SMTP登录成功时间点-SMTP登录尝试时间点。
测量方法：与1)相同
4)EMAIL发送结果
定义：EMAIL登录结果＝SMTP发送成功或失败。
测量方法：
5)EMAIL发送成功率
定义：EMAIL发送成功率[％]＝(SMTP发送成功次数/SMTP发送尝试次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)EMAIL发送时长
定义：EMAIL发送时延[s]＝SMTP发送成功时间点-SMTP发送尝试时间点。
测量方法：与4)相同
7)EMAIL发送传输速率
定义：EMAIL发送传输速率[kbit/s]＝EMAIL发送数据量[kbit]/EMAIL发送时长[s]
测量方法：EMAIL发送时长与6)相同，EMAIL发送数据量＝客户端向服务器发送DATA命令之后，到服务器回复250之前，客户端发送的包含邮件内容的数据包总大小。
6.接收EMAIL业务关键质量指标：
1)EMAIL登录结果
定义：EMAIL登录结果＝POP3登录成功或失败。
测量方法：
2)EMAIL登录成功率
定义：EMAIL登录成功率[％]＝(POP3登录成功次数/POP3登录尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)EMAIL登录时延
定义：EMAIL登录时延[s]＝POP3登录成功时间点-POP3登录尝试时间点。
测量方法：与1)相同
4)EMAIL接收结果
定义：EMAIL登录结果＝POP3接收成功或失败。
测量方法：
5)EMAIL接收成功率
定义：EMAIL接收成功率[％]＝(POP3接收成功次数/POP3接收尝试次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)EMAIL接收时长
定义：EMAIL接收时延[s]＝POP3接收成功时间点-POP3接收尝试时间点。
测量方法：与4)相同
7)EMAIL接收传输速率
定义：EMAIL接收传输速率[kbit/s]＝EMAIL接收数据量[kbit]/EMAIL接收时长[s]
测量方法：EMAIL接收时长与6)相同，EMAIL接收数据量＝客户端向服务器发送RETR命令之后，到服务器发送一个小数点“.”之前，客户端接收的包含邮件内容的数据包总大小。
7.PING业务关键质量指标：
1)PING请求响应结果
定义：PING请求响应结果＝PING请求响应成功或失败。
测量方法：
2)PING请求响应成功率
定义：PING请求响应成功率[％]＝(PING请求响应成功次数/PING请求次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)PING请求响应时延
定义：PING请求响应时延[s]＝PING请求响应成功时间点-PING请求尝试时间点。
测量方法：与1)相同
8.QQ业务关键质量指标：
1)QQ登录结果
定义：QQ登录结果＝QQ登录成功或失败。
测量方法：
2)QQ登录成功率
定义：QQ登录成功率[％]＝(QQ登录成功次数/QQ登录尝试次数)*100。
测量方法：与1)相同
3)QQ登录时延
定义：QQ登录时延[s]＝QQ登录成功时间点-QQ登录尝试时间点。
测量方法：与1)相同
4)QQ发送消息结果
定义：QQ登录结果＝QQ发送消息成功或失败。
测量方法：
5)QQ发送消息成功率
定义：QQ发送消息成功率[％]＝(QQ发送消息成功次数/QQ发送消息尝试次数)*100。
测量方法：与4)相同
6)QQ发送消息时延
定义：QQ发送消息时延[s]＝QQ发送消息成功时间点-QQ发送消息尝试时间点。
测量方法：与4)相同
7)QQ接收消息结果
定义：QQ接收结果＝QQ接收消息成功或失败。
测量方法：
8)QQ接收消息成功率
定义：QQ接收消息成功率[％]＝(QQ接收消息成功次数/对话方QQ发送消息尝试次数)*100。
测量方法：与7)相同
9)QQ接收消息时延
定义：QQ接收消息时延[s]＝QQ接收消息成功时间点-对话方QQ发送消息尝试时间点。
测量方法：与7)相同
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (8)
1.一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，其特征在于，包括：
S1、获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
S2、根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知；
根据关键质量指标体系进行各移动数据业务的用户感知评测主要采用以下两步：
第一步，对每类业务的各个关键质量指标进行无量纲化；本发明提出折线无量纲化方法，解决各指标的单位不统一问题，其公式为：
Qfinal＝Qleft+(Qright-Qleft)*|Ptest–Pleft|/(Pright-Pleft)
Qfinal表示对于一个指标测量值进行无量纲化之后的百分制得分；Qleft，Qright是指标测量值所落分段区间对应的百分制区间的边界，例如某个时延指标测量值为0.5秒，它落在了0秒到1秒的分段区间，而该区间所对应的百分制区间为100到90，那么Qleft＝100，Qright＝90；Pright，Pleft是评价指标值区间的边界，在上例中它就是指标测量值所落的区间0秒到1秒，Pleft＝0，Pright＝1；Ptest是关键质量指标的测量值，在上例中就是0.5秒，此时Qfinal＝95；
第二步，将关键质量指标映射为用户感知评分；本发明主要采用层次分析法，为各关键质量指标分配权重，即W1、W2、W3…Wn，然后对各关键质量指标得分按权重系数进行线性求和，获得用户感知评分结果QOE，其公式为：
QOE＝W1*Qfinal1+W2*Qfinal2+W3*Qfinal3+…+Wn*Qfinaln
Qfinal表示在第一步中得到的关键质量指标百分制得分，W1、W2、W3…Wn表示使用层次分析法得到的各个关键质量指标的权重系数。
2.根据权利要求1所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，其特征在于，所述步骤S3、将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络性能指标上，具体为：
基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；
基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
3.根据权利要求1所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，其特征在于，所述移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
4.根据权利要求3所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测方法，其特征在于，
所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
5.一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，其特征在于，包括：
测量值获取单元，用于获得移动数据业务的关键质量指标的测量值；
用户感知映射单元，用于根据获得的所述测量值通过无量纲化和层次分析法映射为用户感知评分，得出用户体验评分结果；
网络性能指标映射单元，用于将所述移动数据业务的关键质量指标的测量值映射到网络关键性能指标上，用于分析定位影响用户感知的网络故障，通过排除网络性能问题来提升用户感知；
根据关键质量指标体系进行各移动数据业务的用户感知评测主要采用以下两步：
第一步，对每类业务的各个关键质量指标进行无量纲化；本发明提出折线无量纲化方法，解决各指标的单位不统一问题，其公式为：
Qfinal＝Qleft+(Qright-Qleft)*|Ptest–Pleft|/(Pright-Pleft)
Qfinal表示对于一个指标测量值进行无量纲化之后的百分制得分；Qleft，Qright是指标测量值所落分段区间对应的百分制区间的边界，例如某个时延指标测量值为0.5秒，它落在了0秒到1秒的分段区间，而该区间所对应的百分制区间为100到90，那么Qleft＝100，Qright＝90；Pright，Pleft是评价指标值区间的边界，在上例中它就是指标测量值所落的区间0秒到1秒，Pleft＝0，Pright＝1；Ptest是关键质量指标的测量值，在上例中就是0.5秒，此时Qfinal＝95；
第二步，将关键质量指标映射为用户感知评分；本发明主要采用层次分析法，为各关键质量指标分配权重，即W1、W2、W3…Wn，然后对各关键质量指标得分按权重系数进行线性求和，获得用户感知评分结果QOE，其公式为：
QOE＝W1*Qfinal1+W2*Qfinal2+W3*Qfinal3+…+Wn*Qfinaln
Qfinal表示在第一步中得到的关键质量指标百分制得分，W1、W2、W3…Wn表示使用层次分析法得到的各个关键质量指标的权重系数。
6.根据权利要求5所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，其特征在于，
所述网络性能指标映射单元，具体用于基于实测网络大数据进行相关性分析，混合使用简单相关分析法、偏相关分析法和专家咨询法确定移动数据业务的每个关键质量指标的测量值受到哪几个网络关键性能指标的影响；基于实测网络大数据，采用多元线性回归分析法，确定每个关键质量指标的测量值与影响它的多个网络关键性能指标之间的映射关系。
7.根据权利要求5所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，其特征在于，所述移动数据业务，包括Web网页浏览、流媒体、FTP下载、FTP上传、发送Email、接收Email、Ping、QQ。
8.根据权利要求7所述的一种面向用户体验的移动数据业务质量评测装置，其特征在于，
所述Web网页浏览业务的关键质量指标，包括页面响应结果、页面响应成功率、页面响应时延、页面显示结果、页面显示成功率、页面显示时延、页面下载速率、页面会话时长；
所述流媒体业务的关键质量指标，包括视频请求时延、视频播放结果、视频播放成功率、视频播放初始缓冲时延、视频停顿次数、视频停顿时长、视频停顿率、视频播放时长、视频下载速率；
所述FTP下载业务的关键质量指标，包括文件下载请求响应结果、文件下载请求响应成功率、文件下载请求响应时延、文件下载传输结果、文件下载成功率、文件下载传输时延、下载传输速率；
所述FTP上传业务的关键质量指标，包括上传请求响应结果、上传请求响应成功率、上传请求响应时延、上传传输结果、上传传输成功率、上传传输时延、上传传输速率；
所述发送Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、发送邮件结果、发送邮件成功率、发送邮件时延、发送邮件传输速率；
所述接收Email业务的关键质量指标，包括Email登录结果、Email登录成功率、Email登录时延、接收邮件结果、接收邮件成功率、接收邮件时延、接收邮件传输速率；
所述Ping业务的关键质量指标，包括Ping响应结果、Ping响应成功率、Ping响应时延；
所述QQ业务的关键质量指标，包括QQ登录结果、QQ登录成功率、QQ登录时延、QQ发送消息结果、QQ发送消息成功率、QQ发送消息时延、QQ接收消息结果、QQ接收消息成功率、QQ接收消息时延。
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