CN107135090B - 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 - Google Patents
一种实现网络质差问题定位的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107135090B CN107135090B CN201610112943.2A CN201610112943A CN107135090B CN 107135090 B CN107135090 B CN 107135090B CN 201610112943 A CN201610112943 A CN 201610112943A CN 107135090 B CN107135090 B CN 107135090B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service data
- quality difference
- user
- records
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/50—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
- H04L41/5003—Managing SLA; Interaction between SLA and QoS
- H04L41/5009—Determining service level performance parameters or violations of service level contracts, e.g. violations of agreed response time or mean time between failures [MTBF]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/50—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
- H04L41/5061—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements characterised by the interaction between service providers and their network customers, e.g. customer relationship management
- H04L41/5067—Customer-centric QoS measurements
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0677—Localisation of faults
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/50—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
- H04L41/5061—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements characterised by the interaction between service providers and their network customers, e.g. customer relationship management
- H04L41/507—Filtering out customers affected by service problems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/16—Threshold monitoring
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种实现网络质差问题定位的方法及装置,获取全部用户的业务数据,所述业务数据中包括用户业务体验值;依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,所述质差记录为表征所述用户业务体验值发生恶化的业务数据;对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征;依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题。通过本发明能够防止局部网络问题被掩盖。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种实现网络质差问题定位的方法及装置。
背景技术
随着通信技术的快速发展以及数据业务的高速增长,用户对网络质量的要求也越来越高。为保证网络质量,需及时有效的发现网络质差问题并进行网络维护和优化。
目前,可通过监控关键业绩指标(Key Performance Indicators,KPI)和关键质量指标(Key Quality Indicators,KQI),来有效的定位网络整体状况的质差问题。但是KPI通常是网络层面的可监视可测量的重要参数,KQI是业务层面的关键指标,可以理解为是反映不同业务或应用的质量参数,即这两类指标分别从网络层面和业务层面的宏观角度对网络性能进行评估,反映的是一种平均意义上的度量。通过监控这两类指标的恶化情况可以有效地发现网络整体状况的质差问题,但网络的局部问题可能会被掩盖掉,无法有效定位。例如,目前网络中有一个非重要KPI稍有欠缺但相对合格要求相差很少,而有一个重要KPI非常优秀超出合格要求很多,则按照平均意义上的度量,则总体KPI符合合格要求,则会确定网络整体KPI符合要求,而不能定位到该非重要KPI不符合要求。
发明内容
本发明实施例提供一种实现网络质差问题定位的方法及装置,以防止局部网络问题被掩盖。
第一方面,提供一种实现网络质差问题定位的方法,在该方法中,采集全部用户的全部业务数据,依据所述全部用户的全部业务数据,识别出各质差记录,能够较全面的发现导致用户业务体验恶化的网络质差问题。对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征,依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题,实现从微观的用户业务体验出发来发现和定位网络问题,能够避免局部网络问题被掩盖。
一种可能的设计中,可先对全部用户的业务数据进行分组,基于分组后的业务数据识别质差记录,具体实现过程为:根据用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的业务数据进行分组;针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录;基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录,能够得到反应当前分组所依据维度下的质差问题,实现更细粒度的分组,避免遗漏。
本发明实施例中,所述业务数据中还可包括但不限于用户业务体验值、用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息。
可以理解的是,业务数据中具体包括的内容可以依据对所述全部用户的业务数据进行分组时所需维度信息来确定,例如,按照服务器地址对业务数据进行分组,则所述业务数据中包括服务器地址。
另一种可能的设计中,针对分组得到的每一组业务数据,可采用如下方式分别识别出候选质差记录,包括:对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,得到业务数据序列,以实现在业务数据产生时间前后对业务数据体验值进行对比。确定所述业务数据序列中各业务数据中包括的用户业务体验值发生趋势变化的拐点,所述发生趋势变化是指当前时段用户业务体验值的统计特征与上一时段内用户业务体验值的统计特征之差不小于第一预设阈值。以所述拐点作为分界点,将所述业务数据序列划分为业务数据子序列,确定每一业务数据子序列中用户业务体验值的均值,针对每一业务数据子序列,若用户业务体验值的均值小于第二预设阈值,则确定该业务数据子序列中的业务数据为候选质差记录。
采用上述识别质差记录的方式,通过拐点分析技术可以捕捉用户业务体验整体的趋势变化,准确识别出稳定的业务体验恶化的情况,提高质差问题发现的准确率。
可选的,对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序之前,还可通过判断用户的业务体验值是否大于第三预设阈值,将大于第三预设阈值的业务数据去除,以过滤掉偶然性的业务体验恶化现象导致的用户业务体验值出现的极端值,减少误判,提高质差记录识别的准确率。
再一种可能的设计中,可按照用户标识对基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录。基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户。将所有质差用户的候选质差记录,作为各质差记录,以进一步过滤掉偶然性的业务体验恶化现象导致的用户业务体验值出现的极端值,提高质差记录识别的准确率。
其中,可分别分析每个用户的候选质差记录的分布特征,识别出质差用户,例如可采用如下涉及的任一种方式识别质差用户,当然并不限于以下方式:(1)、若在设定时间窗(例如5分钟)内,用户的候选质差记录的数量超过第四预设阈值(例如超过3条)、且用户的候选质差记录的数量在所述时间窗内所有业务数据中所占比例超过第五预设阈值(例如20%),则该用户为质差用户。(2)若在连续设定数量的每个时间窗内,均存在用户的候选质差记录,则该用户为质差用户。例如,设定的时间窗为5分钟,连续3个时间窗内均存在用户的候选质差记录,则该用户为质差用户。
本发明实施例中在识别出每组数据内的候选质差记录之后,通过分析各用户的候选质差记录分布特征来确定质差用户,可以过滤掉候选质差记录分布不显著的用户,识别出最终的质差记录,减少误判。
可以理解的是,本发明实施例中涉及的第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值、第四预设阈值和第五预设阈值主要是为描述方便以及便于理解而对设定阈值进行区分的,并不对相应阈值的具体名称构成限定。
第二方面,提供一种实现网络质差问题定位的装置,该实现网络质差问题定位的装置,具有实现上述第一方面涉及的实现网络质差问题定位的方法的相应功能。所述功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。例如,所述实现网络质差问题定位的装置包括获取单元和处理单元。其中,所述获取单元,用于获取全部用户的业务数据,所述业务数据中包括用户业务体验值。所述处理单元,用于依据所述获取单元获取的所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,所述质差记录为表征所述用户业务体验值发生恶化的业务数据,对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征,依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题。
第三方面,提供一种实现网络质差问题定位的装置,该实现网络质差问题定位的装置包括处理器和存储器,其中,所述存储器中存有计算机可读程序,所述处理器通过运行所述存储器中的程序,实现第一方面涉及的进行网络质差问题定位的方法。
第四方面,提供一种计算机存储介质,用于储存上述实现网络质差问题定位的装置所用的计算机软件指令,其包含用于执行上述第一方面涉及的实现网络质差问题定位的方法所涉及的程序。
附图说明
图1为本发明实施例应用的通信系统架构图;
图2为本发明实施例实现网络质差问题定位的方法流程图;
图3为本发明实施例中识别质差记录的实现流程图;
图4为本发明实施例中识别质差记录的一具体实施流程图;
图5为本发明实施例中用户业务体验值趋势拐点示意图;
图6为本发明实施例中识别质差记录的另一具体实施流程图;
图7为本发明实施例提供的实现网络质差问题定位的装置结构示意图;
图8为本发明实施例提供的实现网络质差问题定位的另一装置结构示意图。
具体实施方式
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详细地描述。
本申请中,术语“系统”和“网络”可被互换使用。本申请中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本发明实施例提供的实现网络质差问题定位的方法及装置,可应用于图1所示的通信网络。图1中终端通过无线接入网(Radio Access Network,简称)及核心网(CoreNetwork,CN)接入IP多媒体子系统(IP Multimedia Subsystem,IMS)。
应理解,本发明实施例的技术方案可以应用于各种通信系统,例如:全球移动通讯(Global System of Mobile communication,GSM)系统、码分多址(Code DivisionMultiple Access,CDMA)系统、宽带码分多址(Wideband Code Division MultipleAccess,WCDMA)系统、通用分组无线业务(General Packet Radio Service,GPRS)、长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统、先进的长期演进(Advanced Long Term Evolution,LTE-A)系统、通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunication System,UMTS)等。
本发明各实施例中的终端可以是固定的或移动的,且在GSM和CDMA1X中也可被称为移动站(Mobile Station,MS)、在WCDMA和LTE中称为用户设备(User Equipment,UE)等。终端可以是诸如蜂窝电话或其他无线通信设备、个人通信系统设备、个人导航设备、个人信息管理器、个人数字助理、膝上型设备或能够接收无线通信和/或导航信号的其他合适移动设备之类的设备。
本发明实施例提供一种基于待定位质差问题的通信网络中的全部用户的业务数据进行网络质差问题的定位方法,以更全面的发现导致用户业务体验恶化的网络质差问题,并实现定位,以防止局部网络问题被掩盖。
图2所示为本发明实施例提供的实现网络质差问题定位的方法实现流程图,如图2所示,包括:
S101:获取全部用户的业务数据。
通信网络中用户的任何一次数据业务操作都会生成一条业务数据,每条业务数据包括但不限于用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称(AccessPoint Name,APN)、小区标识、经纬度信息和用户业务体验值等,如表1所示:
用户标识 | 业务数据产生时间 | 服务器IP | 网络IP | APN | 小区标识 | 经度 | 纬度 | 用户业务体验 |
460012766957678 | 2015/5/2111:53 | 61.135.185.17 | 116.79.222.67 | 3GNET | 20841 | 121.413374 | 31.220319 | 147.3577143 |
460012766960969 | 2015/5/219:55 | 180.97.182.135 | 116.79.221.104 | 3GNET | 25172 | 121.407916 | 31.242235 | 450.4857143 |
460012766960969 | 2015/5/2111:31 | 180.97.182.135 | 220.206.129.100 | 3GNET | 25172 | 121.417643 | 31.237436 | 260.348 |
460012772946085 | 2015/5/2122:22 | 140.207.54.68 | 116.79.222.104 | 3GNET | 20722 | 121.387977 | 31.211857 | 1497.594483 |
460012772958562 | 2015/5/211:41 | 112.65.203.48 | 116.79.222.69 | 3GNET | 20282 | 121.378814 | 31.212879 | 1234.3 |
460012772981288 | 2015/5/2121:15 | 114.111.109.46 | 220.206.129.97 | 3GNET | 20512 | 121.404651 | 31.214125 | 568.7377778 |
表1
本发明实施例中获取的业务数据一般可以理解为是数据业务的数据。
应理解的是,本发明实施例中所述全部用户一般是指待定位质差问题的通信网络中的全部用户,例如定位A地区的通信网络中的质差问题,则该待定位质差问题的通信网络为A地区的通信网络,所述全部用户是指A地区通信网络中的全部用户。
用户业务体验值能够直观上反映网络的质量情况,本发明实施例中为实现网络质差问题的定位,所述业务数据中至少包括用户业务体验值。
S102:依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录。
本发明实施例中,所述质差记录为表征用户业务体验值发生恶化的业务数据。
S103:对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征。
本发明实施例中可采用诸如频繁模式挖掘算法对识别出的质差记录进行共性分析,得到各质差记录的共同特征。
S104:依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题。
本发明实施例中定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题包括但不限于发生质差问题的网络所在地理位置、业务类型和业务数据产生时间周期等,还可以包括定位网络质量问题的置信度,所述置信度用于反映定位结论或定位结果的可信程度,可以是一个概率值。
本发明实施例中用户的业务数据可以实时准确的反应用户的业务体验,且本发明实施例中是依据获取的全部用户的业务数据识别质差记录,针对识别出的质差记录的共性进行网络质差问题的定位,实现从微观的用户业务体验来定位网络质差问题,能够较全面的发现导致用户业务体验恶化的网络质差问题,防止局部网络问题被掩盖,提高网络质差问题定位的精度。
可选的,本发明实施例中可根据实际的业务场景需求,对获取的全部用户的业务数据按不同的维度进行分组,例如可以是用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的所有业务数据进行分组。不同的数据分组反应出当前业务场景所需要的数据分析粒度,基于分组得到的每一组业务数据识别质差记录,能够得到反应当前分组所依据维度下的质差问题,实现更细粒度的分组,避免遗漏。
可以理解的是,业务数据中具体包括的内容可以依据对所述全部用户的业务数据进行分组时所需维度信息来确定,例如,按照服务器地址对业务数据进行分组,则所述业务数据中包括服务器地址。
可选的,本发明实施例中可采用图3所示的方法流程识别出各质差记录,包括:
S201:根据用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的所有业务数据进行分组。
S202:针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录。
S203:基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到全部质差记录。
可选的,本发明实施例中针对分组之后的每一组业务数据进行质差记录识别,可采用图4所示的方法流程,如图4所示,包括:
S301:去除用户业务体验值大于第三预设阈值的业务数据。
本发明实施例中可通过判断用户的业务体验值是否大于第三预设阈值a,将大于第三预设阈值a的业务数据去除,以过滤掉偶然性的业务体验恶化现象导致的用户业务体验值出现的极端值,减少误判,提高质差记录识别的准确率。
需要说明的是,S301为可选步骤,即在需要较高的质差记录识别的准确度情况下,可选择实施该S301步骤。
S302:对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,得到业务数据序列。
本发明实施例中,若执行S301步骤,则对去除用户业务体验值大于第三预设阈值的业务数据以后剩余的业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序。本发明实施例中通过对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,可实现在业务数据产生时间前后对业务数据体验值进行对比。
S303:确定所述业务数据序列中各业务数据中包括的用户业务体验值,发生趋势变化的拐点。
本发明实施例中可通过拐点分析法识别出业务数据序列中发生趋势变化的拐点数据,所述发生趋势变化是指当前时段用户业务体验值的统计特征与上一时段内用户业务体验值的统计特征之差不小于设定的阈值。其中,所述统计特征包括均值、方差、中位数等。以下为描述方便,将该设定的阈值称为第一预设阈值,所述第一预设阈值可根据实际情况来设定,通过设置该第一预设阈值可使主观上观察到当前时段用户业务体验值的统计特征明显不同于上一时段内用户业务体验值的统计特征。例如图5所示,对于T1时刻的用户业务体验值明显低于上一时间段内全部用户业务体验值,对于T2时刻的用户业务体验值明显高于上一时间段内全部用户业务体验值,即在T1时刻和T2时刻数据序列中的用户业务体验值发生趋势变化,则所述T1时刻和T2时刻为发生趋势变化的拐点。
S304:以所述拐点作为分界点,将所述业务数据序列划分为业务数据子序列。
其中,每个业务数据子序列中包括至少一条业务数据。
S305:确定每一业务数据子序列中各业务数据中包括的用户业务体验值的均值,判断所述用户业务体验值的均值是否小于第二预设阈值,将业务体验值的均值小于第二预设阈值的业务数据子序列中的业务数据,确定为候选质差记录,将业务体验值的均值不小于第二预设阈值的业务数据子序列中的业务数据,确定为正常记录。
本发明实施例中针对分组得到的每一组业务数据都执行图4所示的方法流程,识别出各个分组的业务数据中的候选质差记录,基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到全部质差记录。
本发明实施例中结合过滤极值点和拐点分析技术可以捕捉用户业务体验整体的趋势变化,准确识别出稳定的业务体验恶化的情况,过滤偶然性的业务体验恶化现象,减少误判,提高质差问题发现的准确率。
本发明实施例中,基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到全部质差记录,可采用图6所示的方法流程,如图6所示,包括:
S401:按照用户标识对所述候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录。
本发明实施例中可将从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录进行合并,所述合并可以理解为是汇总,然后再按照用户标识对合并后的候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录。
S402:基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户。
本发明实施例中可分别分析每个用户的候选质差记录的分布特征,识别出质差用户,例如可采用如下涉及的任一种方式识别质差用户,当然并不限于以下方式:
(1)、若在设定时间窗(例如5分钟)内,用户的候选质差记录的数量超过第四预设阈值(例如超过3条)、且用户的候选质差记录的数量在所述时间窗内所有业务数据中所占比例超过第五预设阈值(例如20%),则该用户为质差用户。
(2)若在连续设定数量的每个时间窗内,均存在用户的候选质差记录,则该用户为质差用户。例如,设定的时间窗为5分钟,连续3个时间窗内均存在用户的候选质差记录,则该用户为质差用户。
S403:将所有质差用户的候选质差记录,作为全部质差记录。
本发明实施例中在识别出每组数据内的候选质差记录之后,通过分析各用户的候选质差记录分布特征来确定质差用户,可以过滤掉候选质差记录分布不显著的用户,识别出最终的质差记录,减少误判。
需要说明的是,本发明实施例中涉及的第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值、第四预设阈值和第五预设阈值主要是为描述方便以及便于理解而对设定阈值进行区分的,并不对相应阈值的具体名称构成限定。
基于上述实施例提供的实现网络质差问题定位的方法,本发明实施例还提供一种实现网络质差问题定位的装置100。图7所示为本发明实施例提供的实现网络质差问题定位的装置100的结构示意图,如图7所示,实现网络质差问题定位的装置100包括获取单元101和处理单元102。
所述获取单元101,用于获取全部用户的业务数据,所述业务数据中包括用户业务体验值。
所述处理单元102,用于依据所述获取单元101获取的所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,所述质差记录为表征所述用户业务体验值发生恶化的业务数据,对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征,依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题。
本发明实施例中实现网络质差问题定位的装置100基于全部用户的业务数据进行网络质差问题的定位方法,能够更全面的发现导致用户业务体验恶化的网络质差问题,并实现定位,以防止局部网络问题被掩盖
所述处理单元102,可采用如下方式依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录:
根据用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的业务数据进行分组。针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录。基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录。能够得到反应当前分组所依据维度下的质差问题,实现更细粒度的分组,避免遗漏。
可以理解的是,本发明实施例中所述获取单元101获取的业务数据中还可包括但不限于用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息等信息。业务数据中具体包括的内容可以依据对所述全部用户的业务数据进行分组时所需维度信息来确定,例如,按照服务器地址对业务数据进行分组,则所述业务数据中包括服务器地址。
其中,所述处理单元102,可采用如下方式针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录:
对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,得到业务数据序列。确定所述业务数据序列中各业务数据中包括的用户业务体验值发生趋势变化的拐点,所述发生趋势变化是指当前时段用户业务体验值的统计特征与上一时段内用户业务体验值的统计特征之差不小于第一预设阈值。以所述拐点作为分界点,将所述业务数据序列划分为业务数据子序列,其中,每个业务数据子序列中包括至少一条业务数据。确定每一业务数据子序列中用户业务体验值的均值。针对每一业务数据子序列,若用户业务体验值的均值小于第二预设阈值,则确定该业务数据子序列中的业务数据为候选质差记录。
采用上述识别质差记录的方式,通过拐点分析技术可以捕捉用户业务体验整体的趋势变化,准确识别出稳定的业务体验恶化的情况,提高质差问题发现的准确率。
可选的,所述处理单元102,还用于:
对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序之前,去除所述用户业务体验值大于第三预设阈值的业务数据,以过滤掉偶然性的业务体验恶化现象导致的用户业务体验值出现的极端值,减少误判,提高质差记录识别的准确率。
可选的,所述处理单元102,可按如下方式基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录:
按照用户标识对所述候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录。基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户。将所有质差用户的候选质差记录,作为各质差记录。
其中,所述处理单元102,可采用如下方式基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户:
若在设定时间窗内,用户的候选质差记录的数量超过第四预设阈值、且用户的候选质差记录的数量在所述时间窗内所有业务数据中所占比例超过第五预设阈值,则识别该用户为质差用户。或者若在连续设定数量的每个时间窗内,均存在一个用户的候选质差记录,则识别该用户为质差用户。
本发明实施例中在识别出每组数据内的候选质差记录之后,通过分析各用户的候选质差记录分布特征来确定质差用户,可以过滤掉候选质差记录分布不显著的用户,识别出最终的质差记录,减少误判。
本发明实施例还提供一种实现网络质差问题定位的装置200,图8所示的是本发明另一实施例提供的实现网络质差问题定位的装置200的结构示意图。实现网络质差问题定位的装置200采用通用计算机系统结构,包括总线,处理器201,存储器202和通信接口203,执行本发明方案的程序代码保存在存储器202中,并由处理器201来控制执行。
总线可包括一通路,在计算机各个部件之间传送信息。
处理器201可以是一个通用中央处理器(CPU),微处理器,特定应用集成电路(application-specific integrated circuit,ASIC),或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。计算机系统中包括的一个或多个存储器,可以是只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是磁盘存储器。这些存储器通过总线与处理器相连接。
通信接口203,可以使用任何收发器一类的装置,以便与其他设备或通信网络通信,如以太网,无线接入网(RAN),无线局域网(WLAN)等.
存储器202,如RAM,保存有操作系统和执行本发明方案的程序。操作系统是用于控制其他程序运行,管理系统资源的程序。
存储器202中存储的程序用于指令处理器201执行一种实现网络质差问题的定位方法,包括:获取全部用户的全部业务数据,依据所述全部用户的全部业务数据,识别出各质差记录,能够较全面的发现导致用户业务体验恶化的网络质差问题。对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征,依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题,实现从微观的用户业务体验出发来发现和定位网络问题,能够避免局部网络问题被掩盖。
可以理解的是,本实施例的实现网络质差问题定位的装置200可用于实现上述方法实施例中涉及的所有功能,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质,用于储存上述图7或图8所述的实现网络质差问题定位的装置所用的计算机软件指令,其包含用于执行上述方法实施例所涉及的程序。通过执行存储的程序,可以实现对网络质差问题的定位。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明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 (8)
1.一种实现网络质差问题定位的方法,其特征在于,包括:
获取全部用户的业务数据,所述业务数据中包括用户业务体验值;
依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,所述质差记录为表征所述用户业务体验值发生恶化的业务数据;
对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征;
依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题;
其中,依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,包括:
根据用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的业务数据进行分组;针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录;基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录;
其中,针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录,包括:
针对分组得到的每一组业务数据,分别执行以下步骤:对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,得到业务数据序列;确定所述业务数据序列中各业务数据中包括的用户业务体验值发生趋势变化的拐点,所述发生趋势变化是指当前时段用户业务体验值的统计特征与上一时段内用户业务体验值的统计特征之差不小于第一预设阈值;以所述拐点作为分界点,将所述业务数据序列划分为业务数据子序列,其中,每个业务数据子序列中包括至少一条业务数据;确定每一业务数据子序列中用户业务体验值的均值;针对每一业务数据子序列,若用户业务体验值的均值小于第二预设阈值,则确定该业务数据子序列中的业务数据为候选质差记录。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序之前,所述方法还包括:
去除所述用户业务体验值大于第三预设阈值的业务数据。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录,包括:
按照用户标识对所述候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录;
基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户;
将所有质差用户的候选质差记录,作为各质差记录。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户,包括:
若在设定时间窗内,用户的候选质差记录的数量超过第四预设阈值、且用户的候选质差记录的数量在所述时间窗内所有业务数据中所占比例超过第五预设阈值,则识别该用户为质差用户;或者
若在连续设定数量的每个时间窗内,均存在一个用户的候选质差记录,则识别该用户为质差用户。
5.一种实现网络质差问题定位的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取全部用户的业务数据,所述业务数据中包括用户业务体验值;
处理单元,用于依据所述获取单元获取的所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录,所述质差记录为表征所述用户业务体验值发生恶化的业务数据,对所述各质差记录进行共性分析,得到所述各质差记录的共同特征,依据所述各质差记录的共同特征,定位导致用户业务体验恶化的网络质差问题;
其中,所述处理单元,具体采用如下方式依据所述全部用户的业务数据,识别出各质差记录:根据用户标识、业务数据产生时间、服务器地址、网络地址、接入点名称、小区标识和经纬度信息中的至少一个维度,对所述全部用户的业务数据进行分组;针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录;基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录;
其中,所述处理单元,具体采用如下方式针对分组得到的每一组业务数据,分别识别出候选质差记录:针对分组得到的每一组业务数据,分别执行以下步骤:对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序,得到业务数据序列;确定所述业务数据序列中各业务数据中包括的用户业务体验值发生趋势变化的拐点,所述发生趋势变化是指当前时段用户业务体验值的统计特征与上一时段内用户业务体验值的统计特征之差不小于第一预设阈值;以所述拐点作为分界点,将所述业务数据序列划分为业务数据子序列,其中,每个业务数据子序列中包括至少一条业务数据;确定每一业务数据子序列中用户业务体验值的均值;针对每一业务数据子序列,若用户业务体验值的均值小于第二预设阈值,则确定该业务数据子序列中的业务数据为候选质差记录。
6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述处理单元,还用于:
对业务数据按业务数据产生时间的先后顺序进行排序之前,去除所述用户业务体验值大于第三预设阈值的业务数据。
7.如权利要求5或6所述的装置,其特征在于,所述处理单元,具体用于按如下方式基于从各个分组的业务数据中识别出的候选质差记录,得到各质差记录:
按照用户标识对所述候选质差记录进行分组,得到各个用户的候选质差记录;
基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户;
将所有质差用户的候选质差记录,作为各质差记录。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理单元,具体采用如下方式基于各个用户的候选质差记录,识别出质差用户:
若在设定时间窗内,用户的候选质差记录的数量超过第四预设阈值、且用户的候选质差记录的数量在所述时间窗内所有业务数据中所占比例超过第五预设阈值,则识别该用户为质差用户;或者
若在连续设定数量的每个时间窗内,均存在一个用户的候选质差记录,则识别该用户为质差用户。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610112943.2A CN107135090B (zh) | 2016-02-29 | 2016-02-29 | 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 |
PCT/CN2016/099395 WO2017148130A1 (zh) | 2016-02-29 | 2016-09-19 | 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 |
EP16892314.2A EP3407541B1 (en) | 2016-02-29 | 2016-09-19 | Method and device for analyzing poor network quality problem |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610112943.2A CN107135090B (zh) | 2016-02-29 | 2016-02-29 | 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107135090A CN107135090A (zh) | 2017-09-05 |
CN107135090B true CN107135090B (zh) | 2020-06-16 |
Family
ID=59721397
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610112943.2A Active CN107135090B (zh) | 2016-02-29 | 2016-02-29 | 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3407541B1 (zh) |
CN (1) | CN107135090B (zh) |
WO (1) | WO2017148130A1 (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108207009B (zh) * | 2017-12-21 | 2021-05-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 轨道网络质量测试方法及装置 |
CN109299096A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种流水数据的处理方法、装置及设备 |
US10985969B2 (en) * | 2019-02-19 | 2021-04-20 | Juniper Networks, Inc. | Systems and methods for a virtual network assistant |
US11570038B2 (en) | 2020-03-31 | 2023-01-31 | Juniper Networks, Inc. | Network system fault resolution via a machine learning model |
US11743151B2 (en) | 2021-04-20 | 2023-08-29 | Juniper Networks, Inc. | Virtual network assistant having proactive analytics and correlation engine using unsupervised ML model |
US11770290B2 (en) | 2021-08-13 | 2023-09-26 | Juniper Networks, Inc. | Network management actions based on access point classification |
CN114363925B (zh) * | 2021-12-16 | 2023-10-24 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 一种网络质差自动识别方法 |
CN114363194B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-04-30 | 中国电信股份有限公司 | 网络设备的隐患分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2024079001A1 (en) * | 2022-10-10 | 2024-04-18 | Telecom Italia S.P.A. | Traffic monitoring in a telecommunications network |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1711025A2 (en) * | 2005-04-08 | 2006-10-11 | Agilent Technologies | An Apparatus And Method For Processing Information From A Telephone Network |
CN105357699A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-02-24 | 珠海市经纬天地通讯技术有限公司 | 无线网络质量监测系统及方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2478126A (en) * | 2010-02-25 | 2011-08-31 | Vodafone Intellectual Property Licensing Ltd | Analysing missed call events based on called mobile terminal status |
CN103138963B (zh) * | 2011-11-25 | 2016-08-03 | 华为技术有限公司 | 一种基于用户感知的网络问题定位方法及装置 |
CN103501503B (zh) * | 2013-09-06 | 2016-11-23 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种网络问题分析方法和装置 |
CN104683998A (zh) * | 2013-12-02 | 2015-06-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 业务质量的处理方法及装置 |
-
2016
- 2016-02-29 CN CN201610112943.2A patent/CN107135090B/zh active Active
- 2016-09-19 WO PCT/CN2016/099395 patent/WO2017148130A1/zh active Application Filing
- 2016-09-19 EP EP16892314.2A patent/EP3407541B1/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1711025A2 (en) * | 2005-04-08 | 2006-10-11 | Agilent Technologies | An Apparatus And Method For Processing Information From A Telephone Network |
CN105357699A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-02-24 | 珠海市经纬天地通讯技术有限公司 | 无线网络质量监测系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107135090A (zh) | 2017-09-05 |
WO2017148130A1 (zh) | 2017-09-08 |
EP3407541B1 (en) | 2021-02-24 |
EP3407541A4 (en) | 2018-12-12 |
EP3407541A1 (en) | 2018-11-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107135090B (zh) | 一种实现网络质差问题定位的方法及装置 | |
US10594650B2 (en) | Propagating attributes between network addresses | |
US8180365B2 (en) | Method and apparatus for identifying a geographic area having undesirable wireless service | |
CN111817868B (zh) | 一种网络质量异常的定位方法与装置 | |
US10098007B2 (en) | Coverage management for wireless communication network | |
CN110035388B (zh) | 确定用户区域的方法、计算机可读存储介质及终端设备 | |
US20170222901A1 (en) | Network selection using current and historical measurements | |
CN105992338B (zh) | 一种定位方法和装置 | |
US20120185458A1 (en) | Clustering crowd-sourced data to identify event beacons | |
CN109168137B (zh) | 异常脱网的识别方法及装置 | |
CN111372183A (zh) | 一种识别质差终端的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111325561A (zh) | 智能投诉处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110348717B (zh) | 基于栅格粒度的基站价值评分方法和装置 | |
CN110012436B (zh) | 用户位置确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN108024222B (zh) | 流量话单生成方法和装置 | |
CN114745275A (zh) | 云服务环境中的节点更新方法、装置和计算机设备 | |
CN114205804B (zh) | Sim卡更换方法、装置、服务器及可读存储介质 | |
WO2015084154A1 (en) | A system and method for locating a mobile device | |
CN111212432B (zh) | 定位伪基站的方法、装置、设备和介质 | |
CN110708665B (zh) | 接入网设备归属区域的确定方法及装置 | |
CN110839210B (zh) | 一种用户位置预测方法及装置 | |
CN106851604B (zh) | 一种移动通信网络的业务量预测方法及装置 | |
US20240250763A1 (en) | Interference identification in a ran | |
CN112752252B (zh) | 小区归属地识别方法和装置 | |
CN111222897B (zh) | 基于客户上网满意度预测方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |