CN107580329A - 一种网络分析优化方法及装置 - Google Patents
一种网络分析优化方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107580329A CN107580329A CN201710984998.7A CN201710984998A CN107580329A CN 107580329 A CN107580329 A CN 107580329A CN 201710984998 A CN201710984998 A CN 201710984998A CN 107580329 A CN107580329 A CN 107580329A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- label
- parameter
- tag
- network
- matched
- 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.)
- Granted
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 28
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 13
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000032823 cell division Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种网络分析优化方法及装置,其中该方法包括:获取待检测的网络单元的运营参数;建立与所述运营参数匹配的参数标签;获取待检测的网络问题;根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。本发明实施例中的参数标签可以随意组合,以组成不同的网络问题的检测规则,而且无需针对每个网络问题的检测规则开发新的代码,提高了网络优化工程的实施效率、降低了优化成本。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域,尤其涉及一种网络分析优化方法及装置。
背景技术
随着移动通信网络的迅猛发展,网络优化工程也面临着巨大挑战。在网络分析优化过程中,网络问题的定位是网络优化的基础,问题定位的正确与否直接关系到优化的效果。现有的网络问题分析优化的软件系统(以下简称“系统”)一般先根据网络优化工程师的个人经验制定网络问题的检测规则,再采用固化的程序写进系统,基本上是“一事一议”的程式。
当需要增加新的网络问题的检测规则时,或改写某一程序的参数时,需要重新设计和开发,所以导致系统设计复杂,开发效率低,开发成本高。这样现有的程序设计方式不仅会大大增加系统的整体投入成本,并且缩短了系统的生命周期。
发明内容
本发明实施例提供一种网络分析优化方法及装置,至少能够解决现有问题网络检测方法检测效率低、程序开发成本高的问题。
第一方面,本发明实施例中提供了一种网络分析优化方法,包括:
获取待检测的网络单元的运营参数;
建立与所述运营参数匹配的参数标签;
获取待检测的网络问题;
根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;
如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
进一步地,建立与所述运营参数匹配的参数标签的步骤,包括:
建立与所述运营参数匹配的基础标签;
根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签;
如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
进一步地,所述基础标签包括静态标签和动态标签;
建立与所述运营参数匹配的基础标签的步骤,包括:
如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
进一步地,如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签的步骤之后,包括:
根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述动态标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
进一步地,所述目标参数标签包括基础标签、组合标签或预测标签中的至少一个标签。
进一步地,确定所述网络单元存在所述网络问题的步骤之后,包括:
根据参数标签与策略标签的匹配规则,确定与所述目标参数标签匹配的策略标签;所述策略标签匹配于至少一个参数标签;
确定所述策略标签对应的优化策略。
第二方面,本发明实施例提供了一种网络分析优化装置,包括:
第一获取模块,用于获取待检测的网络单元的运营参数;
标签建立模块,用于建立与所述运营参数匹配的参数标签;
第二获取模块,用于获取待检测的网络问题;
第一确定模块,用于根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;
第二确定模块,用于如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
进一步地,所述标签建立模块包括:
基础标签建立单元,用于建立与所述运营参数匹配的基础标签;
第一确定单元,用于根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签;
替换单元,用于如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
进一步地,所述基础标签包括静态标签和动态标签;
所述基础标签建立单元,包括:
静态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
动态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
进一步地,所述标签建立模块还包括:
预测单元,用于根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述动态标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者用于,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
预测标签建立单元,预测标签根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
本发明实施例提供了一种网络分析优化方法,首先获取待检测的网络单元的运营参数,并建立与所述运营参数匹配的参数标签,再获取待检测的网络问题,根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签,如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题,本发明实施例中的参数标签可以随意组合,以组成不同的网络问题的检测规则,即网络问题与参数标签的匹配规则,而且无需针对每个网络问题的检测规则开发新的代码,提高了网络优化工程的实施效率、降低了优化成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种网络分析优化方法的流程图;
图2示出了本发明实施例提供的另一种网络分析优化方法的流程图;
图3示出了本发明实施例提供的一种网络分析优化装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中,包含了按照特定顺序出现的多个操作,但是应该清楚了解,这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行,操作的序号如11、12等,仅仅是用于区分开各个不同的操作,序号本身不代表任何的执行顺序。另外,这些流程可以包括更多或更少的操作,并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是,本文中的“第一”、“第二”等描述,是用于区分不同的消息、设备、模块等,不代表先后顺序,也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
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,所描述的实施例仅仅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。
参照图1,示出了本发明实施例提供的一种网络分析优化方法的流程图,该方法具体可以包括以下步骤。
步骤11,获取待检测的网络单元的运营参数。
该待检测的网络单元可以为小区,以下描述使用小区指代网络单元。
运营参数为网络运营状态下具备的各项参数。运营参数可以是直接获取或采集到的参数,也可以是通过获取或采集到的参数计算得到的参数。可以直接获取到的参数包括小区的基础配置参数,例如表示小区为核心商业区和室分小区的参数;采集到的参数,例如小区与距离其最近的三个小区之间的平均距离参数;计算得到的参数,例如通过扫频采样点,确定采样点是否为过覆盖点、弱覆盖点、无覆盖点等等。
步骤12,建立与所述运营参数匹配的参数标签。
对于各个运营参数可以通过不同的方式建立参数标签,例如编号或文字描述,本发明实施例不对参数标签的格式进行限定。编号可以包括数字编号、字母编号或自定义编号。文字描述可以通过自定义的方式进行描述,例如通过对小区话务量的统计,可以建立“话务量【a】”的参数标签,a表示当前的话务量值;再例如,通过扫频采样点,确定采样点为过覆盖点,则可以建立“过覆盖点”的参数标签。
根据小区基础配置参数,可以建立表示核心商业区的参数标签、表示室分小区的参数标签等;通过话务统计数据及相应阀值可以建立是否为高话务的参数标签;通过网络性能数据及相应阀值可以建立是否为高干扰的参数标签。
在建立参数标签的过程中,可以与系统预先设置好的门限值进行对比,确定某一运营参数匹配的参数标签。例如无覆盖点数分为四个等级,分别为[0,10][10,50][50,100][100,+],如果当前检测到的无覆盖点数为30,则建立“无覆盖点数[10,50]”的参数标签。
通过参数标签表征网络的运营参数,能够全面、准确、实时地反映网络运营的客观情况。
在步骤12中,还可以包括以下步骤:
步骤121,建立与所述运营参数匹配的基础标签。
该基础标签为可以根据所述运营参数直接建立的参数标签。例如“过覆盖点”的参数标签,或者“话务量【a】”的参数标签。
所述基础标签包括静态标签和动态标签。进一步地,步骤121还可以包括:
步骤1211,如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
步骤1212,如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
静态标签可以为不会自动更新的参数标签,例如表示小区为宏站小区的参数标签和表示小区为城区小区的参数标签。动态标签可以为能够自动更新的参数标签,例如,“话务量【a】”参数标签中的话务量值a能够根据实时话务量值或根据历史变化规律进行更新。
步骤122,根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签。
步骤123,如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
例如,组合标签与基础标签之间的匹配规则中设置有:表示密集分布站点的组合标签匹配的基础标签包括表示宏站小区的参数标签、标识城区小区的参数标签和表示小区与距离其最近的三个小区之间的平均距离小于500m的参数标签。
如果根据某小区的运营参数建立的基础标签中包括表示宏站小区的参数标签和表示城区小区的参数标签表示小区与距离其最近的三个小区之间的平均距离小于500m的参数标签,则可将表示宏站小区的参数标签、表示城区小区的参数标签以及表示小区与距离其最近的三个小区之间的平均距离小于500m的参数标签替换为表示密集分布站点的组合标签,最后将三个参数标签变为了一个参数标签。通过将多个基础标签替换为组合标签,可以减少参数标签数量,进而减轻系统处理参数标签时的负担,提高数据处理效率。
需要说明的是,各级参数标签可以根据需要进行组合,例如基础标签和组合标签可以组合为另一个组合标签,两个组合标签还可以再组合成另外一个组合标签。
例如:如果表示当前话务量值的动态标签中展现的话务量值大于阈值,则表示密集分布站点的组合标签还可以与表示高容量站点的静态标签,以及该表示当前话务量值的动态标签组合为表示高话务的组合标签。
步骤124,根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果。
步骤125,根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
历史运营参数的变化规律可以通过参数标签的形式进行说明。
例如,某小区标记有表示高话务的组合标签,则可以在“话务量【a】”参数标签中标明的当前话务量a的基础上,再根据标记有高话务组合标签的小区的历史话务量变化规律,例如小区本身的历史话务量变化规律,预测出该小区出现高话务的时间范围,并根据出现高话务的时间范围建立预测高话务的预测标签,该预测标签可以标记具体的时间范围,从而可以提前进行处理,防止预测的时间范围内出现高话务冲击。
需要说明的是,上面的描述只是举例说明,并不限制得到预测标签的其他算法。
在进行网路优化的过程中,若小区标记有预测标签,则可根据预测标签标记的时间点或时间范围,提前进行相应的优化处理,从而防止网络问题的发生,提高了网络优化的处理效率以及网络质量。
与网络运营参数匹配的参数标签可以进行分类,例如分为测量类、参数类、性能类、告警类、投诉类等。测量类参数标签可以包括覆盖类、干扰类、事件类、业务类等。覆盖类参数标签可以包括是否为弱覆盖占比的参数标签、是否为过覆盖占比的参数标签等。如表一所示,对根据路测采样点的相关参数建立的参数标签进行了举例说明。
表一:根据路测采样点的相关参数建立的参数标签
说明:表一中的三级分类项中的参数属性和四级分类项中的结果可以建立基础标签,例如基础标签“无覆盖点【是】”,用于表示当前采样点为无覆盖点。通过路测采样点可以确定采样点所属的小区的某些性能,如弱覆盖,高干扰等问题。
参数标签的分类可以根据具体需求进行分类,本发明实施例不对参数标签的分类方式做具体限制。
在具体实现中,已有的参数标签体系可以随着新参数标签的增加进行不断地补充、修正和完善,从而能够满足任何网络问题的检测规则的制定。
步骤13,获取待检测的网络问题。
步骤14,根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签。
步骤15,如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
待检测的网络问题可从与网络优化相关的历史网络大数据中进行选取,该历史网络大数据可以包括日常网络规划、网络优化数据和运维数据。
小区存在的网络问题可以通过检测运营参数进行确定。不同的网络问题对应不同的运营参数,所以不同的网络问题可以匹配不同的参数标签,从而设置网络问题与参数之间的匹配规则,用于确定小区是否存在相关网络问题。
网络问题与参数标签之间的匹配规则可以根据网络优化工程师的经验进行设置,也可以根据历史网络大数据中的优化相关数据进行制定。例如,历史网络大数据中包括高话务密度问题对应的核查规则,即对应具体的运营参数,并且该核查规则经过验证后,证实较为有效,则可以利用该核查规则设置网络问题与参数之间的匹配规则。
当网络问题确认后,如果针对该网络问题进行优化后,小区网络运营质量得到有效提高,说明该网络问题的确认方法比较正确且有效。
例如,历史网络大数据中有关高话务密度问题的确定方法为:如果该小区为密集分布站点和高容量站点,则确认该小区存在高话务密度的问题。根据该问题确定方法,可以设置高话务密度的问题标签匹配于表示密集分布站点的标签和表示高容量站点的站点。
所述目标参数标签可以包括基础标签、组合标签或预测标签中的至少一个参数标签。
由于网络问题经常会并行出现,例如同时存在高话务和高干扰的小区。对于存在多个网络问题小区的优化,并不是将各个网络问题的优化策略进行简单地叠加,所以在进行问题筛选时,需要对多个网络问题进行同时筛选,从而进行针对性地优化。
例如,欲检测的网络问题对应的目标参数标签为表示高话务的参数标签和表示高干扰的参数标签的集合,如果当前小区标记的参数标签中包括表示高话务的参数标签和表示高干扰的参数标签,则确定当前小区存在所述网络问题。
在本发明实施例中目标参数标签可以随意组合,以组成不同的网络问题的检测规则,而且无需针对每个网络问题的检测规则开发新的代码,提高了网络优化工程的实施效率、降低了优化成本;并且每个网络问题的检测规则都是根据网络大数据制定的,检测规则准确、稳定、规范,从而保证问题网络筛选的准确性。
步骤16,确定所述网络问题对应的优化策略。
在本发明实施例中,步骤16可以包括如下步骤。
步骤161,根据参数标签与策略标签的匹配规则,确定与所述目标参数标签匹配的策略标签;所述策略标签匹配于至少一个参数标签。
步骤162,根据所述策略标签确定优化策略。
针对不同的目标参数标签可以预先设置与之相匹配的策略标签,该策略标签对应的优化策略可以通过网络优化工程师根据经验进行制定,也可以从历史网络大数据中的优化策略库中按一定的规则进行优选得到。
该策略标签也可以通过编号或文字描述进行标记。
在具体实施中,每个网络问题或目标参数标签可以对应多个策略标签。
例如,网络问题A和目标参数标签A匹配策略标签A。在确定网络问题A的优化策略时,可以根据预设的匹配规则查找到对应的策略标签A,进而利用策略标签A对应的优化策略优化问题小区,优化过程简单高效,避免了复杂的数据处理。
在具体实现中,若所述优化策略对所述网络单元的优化效果满足预设要求,则根据所述优化效果对所述优化策略标记效果评估标签。
在为具体的网络问题选择优化策略的过程中,可以根据效果参数标签选择优化效果最优的优化策略,从而提高网络优化效果。
对于标记有效果评估标签的优化策略可以进行归档保存,形成策略共享库,通过策略共享机制促进优化经验交流与共享,提升整体网络优化技术的水平。
在本发明实施例中,一旦目标参数标签与优化策略匹配成功后,针对相同的网络问题可以反复使用匹配好的优化策略,从而极大地提升网络优化的规范化、智能化、自动化等效能,实现了优化方法的高效共享。
参照图2,示出了本发明实施例提供的另一种网络分析优化方法的流程图,该方法包括以下步骤。
步骤21,获取待检测的网络单元的静态运营参数和动态运营参数;
步骤22,建立与所述静态运营参数匹配的静态标签,以及与所述动态运营参数匹配的动态标签;
步骤23,如果所述静态标签和所述动态标签中包括与组合标签匹配的参数标签,将与所述组合标签匹配的参数标签替换为所述组合标签;
步骤24,根据组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
步骤25,根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签;
步骤26,获取待检测的网络问题;
步骤27,根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;所述目标参数标签包括所述静态标签、所述动态标签、所述组合标签和所述预测标签中的至少一个参数标签。
步骤28,如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
本发明实施例中的参数标签可以随意组合,以组成不同的网络问题的检测规则,即网络问题与参数标签的匹配规则,而且无需针对每个网络问题的检测规则开发新的代码,提高了网络优化工程的实施效率、降低了优化成本。
本发明实施例与图1所示的实施例存在相同的步骤,所以描述的比较简单,相同之处参见图1所示的实施例即可。
参照图3,示出了本发明实施例提供的一种网络分析优化装置的结构框图,该装置具体可以包括:
第一获取模块31,用于获取待检测的网络单元的运营参数。
标签建立模块32,用于建立与所述运营参数匹配的参数标签。
该标签建立模块32可以包括:
基础标签建立单元,用于建立与所述运营参数匹配的基础标签。
所述基础标签包括静态标签和动态标签。所述基础标签建立单元,包括:
静态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
动态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
第一确定单元,用于根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签。
替换单元,用于如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
该标签建立模块32还可以包括:
预测单元,用于根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述动态标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者用于,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
预测标签建立单元,预测标签根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
第二获取模块33,用于获取待检测的网络问题。
第一确定模块34,用于根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签。
第二确定模块35,用于如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
第三确定模块36,用于确定所述网络问题对应的优化策略。
该第三确定模块36可以包括:
第二确定单元,用于根据参数标签与策略标签的匹配规则,确定与所述目标参数标签匹配的策略标签;所述策略标签匹配于至少一个参数标签。
第三确定单元,用于根据所述策略标签确定优化策略。
本发明实施例中的参数标签可以随意组合,以组成不同的网络问题的检测规则,即网络问题与参数标签的匹配规则,而且无需针对每个网络问题的检测规则开发新的代码,提高了网络优化工程的实施效率、降低了优化成本。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种网络分析优化方法,其特征在于,包括:
获取待检测的网络单元的运营参数;
建立与所述运营参数匹配的参数标签;
获取待检测的网络问题;
根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;
如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,建立与所述运营参数匹配的参数标签的步骤,包括:
建立与所述运营参数匹配的基础标签;
根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签;
如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基础标签包括静态标签和动态标签;
建立与所述运营参数匹配的基础标签的步骤,包括:
如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签的步骤之后,包括:
根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述动态标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述目标参数标签包括基础标签、组合标签或预测标签中的至少一个标签。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述网络单元存在所述网络问题的步骤之后,包括:
根据参数标签与策略标签的匹配规则,确定与所述目标参数标签匹配的策略标签;所述策略标签匹配于至少一个参数标签;
确定所述策略标签对应的优化策略。
7.一种网络分析优化装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取待检测的网络单元的运营参数;
标签建立模块,用于建立与所述运营参数匹配的参数标签;
第二获取模块,用于获取待检测的网络问题;
第一确定模块,用于根据网络问题与参数标签的匹配规则,确定与所述待检测的网络问题匹配的目标参数标签;所述网络问题匹配于至少一个参数标签;
第二确定模块,用于如果与所述运营参数匹配的参数标签中包括所述目标参数标签,确定所述网络单元存在所述网络问题。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述标签建立模块包括:
基础标签建立单元,用于建立与所述运营参数匹配的基础标签;
第一确定单元,用于根据基础标签与组合标签的匹配规则,确定所述基础标签中是否包括与组合标签匹配的目标基础标签;所述组合参数标签匹配于至少两个基础标签;
替换单元,用于如果所述基础标签中包括所述目标基础标签,将所述目标基础标签替换为所述组合标签。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述基础标签包括静态标签和动态标签;
所述基础标签建立单元,包括:
静态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为静态运营参数,建立与所述运营参数匹配的静态标签;
动态标签建立子单元,用于如果所述运营参数为动态运营参数,建立与所述运营参数匹配的动态标签。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述标签建立模块还包括:
预测单元,用于根据所述动态标签对应的当前运营参数与所述动态标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;或者用于,
根据所述组合标签对应的当前运营参数与所述组合标签对应的历史运营参数的变化规律,预测当前运营参数的变化结果;
预测标签建立单元,预测标签根据当前运营参数的变化结果,建立预测标签。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710984998.7A CN107580329B (zh) | 2017-10-20 | 2017-10-20 | 一种网络分析优化方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710984998.7A CN107580329B (zh) | 2017-10-20 | 2017-10-20 | 一种网络分析优化方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107580329A true CN107580329A (zh) | 2018-01-12 |
CN107580329B CN107580329B (zh) | 2021-07-23 |
Family
ID=61037639
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710984998.7A Active CN107580329B (zh) | 2017-10-20 | 2017-10-20 | 一种网络分析优化方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107580329B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110765237A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 文档处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
WO2020125716A1 (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现网络优化的方法及相关设备 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101873604A (zh) * | 2009-04-22 | 2010-10-27 | 大唐移动通信设备有限公司 | 长期演进系统中覆盖自优化的方法、系统和设备 |
US20100284303A1 (en) * | 2009-05-08 | 2010-11-11 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for generating and exchanging information for coverage optimization in wireless networks |
CN101964985A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-02-02 | 中国科学院声学研究所 | 一种lte/lte-a中自组织网络的覆盖与容量自优化装置及其方法 |
CN102917032A (zh) * | 2012-09-25 | 2013-02-06 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种工矿企业的安全生产云服务平台 |
CN103179580A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种自适应覆盖优化方法及装置 |
CN104125581A (zh) * | 2013-04-26 | 2014-10-29 | 华为技术有限公司 | 覆盖和容量联合优化方法及装置、系统 |
CN104918262A (zh) * | 2014-03-11 | 2015-09-16 | 华为技术有限公司 | 网络优化方法及装置 |
CN105898762A (zh) * | 2015-01-26 | 2016-08-24 | 华为技术有限公司 | 基站优化及部署方法和装置 |
CN106529820A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-03-22 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种运营指标的预测方法及系统 |
CN106792752A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 京信通信技术(广州)有限公司 | 基站信号覆盖自优化方法和系统 |
JP2017143366A (ja) * | 2016-02-09 | 2017-08-17 | 日本電信電話株式会社 | ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラム |
-
2017
- 2017-10-20 CN CN201710984998.7A patent/CN107580329B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101873604A (zh) * | 2009-04-22 | 2010-10-27 | 大唐移动通信设备有限公司 | 长期演进系统中覆盖自优化的方法、系统和设备 |
US20100284303A1 (en) * | 2009-05-08 | 2010-11-11 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for generating and exchanging information for coverage optimization in wireless networks |
CN101964985A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-02-02 | 中国科学院声学研究所 | 一种lte/lte-a中自组织网络的覆盖与容量自优化装置及其方法 |
CN103179580A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-06-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种自适应覆盖优化方法及装置 |
CN102917032A (zh) * | 2012-09-25 | 2013-02-06 | 浙江图讯科技有限公司 | 一种工矿企业的安全生产云服务平台 |
CN104125581A (zh) * | 2013-04-26 | 2014-10-29 | 华为技术有限公司 | 覆盖和容量联合优化方法及装置、系统 |
CN104918262A (zh) * | 2014-03-11 | 2015-09-16 | 华为技术有限公司 | 网络优化方法及装置 |
CN105898762A (zh) * | 2015-01-26 | 2016-08-24 | 华为技术有限公司 | 基站优化及部署方法和装置 |
JP2017143366A (ja) * | 2016-02-09 | 2017-08-17 | 日本電信電話株式会社 | ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラム |
CN106529820A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-03-22 | 北京中电普华信息技术有限公司 | 一种运营指标的预测方法及系统 |
CN106792752A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 京信通信技术(广州)有限公司 | 基站信号覆盖自优化方法和系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
AHMAD AWADA等: "A SON-Based Algorithm for the Optimization of Inter-RAT Handover Parameters", 《 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY》 * |
张挺: "无线网络优化软件中QoE分析报表模块的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020125716A1 (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现网络优化的方法及相关设备 |
CN111356148A (zh) * | 2018-12-21 | 2020-06-30 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现网络优化的方法及相关设备 |
CN111356148B (zh) * | 2018-12-21 | 2023-03-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现网络优化的方法及相关设备 |
CN110765237A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 文档处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN110765237B (zh) * | 2019-10-10 | 2023-09-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 文档处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107580329B (zh) | 2021-07-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107809766B (zh) | 一种用于网络优化的机器学习样本的生成方法及装置 | |
CN108271157B (zh) | 一种伪基站识别方法及装置 | |
CN101442762A (zh) | 网络性能分析以及网络故障定位方法和装置 | |
CN110162445A (zh) | 基于主机日志及性能指标的主机健康评价方法及装置 | |
CN110247816A (zh) | 指标监控方法及装置 | |
CN111294730B (zh) | 一种网络问题投诉信息处理的方法及装置 | |
CN102487523A (zh) | 用户投诉分析方法及装置 | |
CN107580329B (zh) | 一种网络分析优化方法及装置 | |
CN116668325A (zh) | 一种基于一站式服务的游戏数据中台应用系统 | |
CN103581982A (zh) | 一种业务热点的检测方法、确定方法、定位方法及装置 | |
CN110769497B (zh) | 一种无线网络的投诉热点生成方法及装置 | |
CN107517474B (zh) | 一种网络分析优化方法及装置 | |
CN116206093B (zh) | 基于位图的电表数据采集方法、系统和可读存储介质 | |
CN115334560B (zh) | 基站异常的监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN115801538A (zh) | 场站服务器应用资产深度识别方法、系统及设备 | |
EP4181476A1 (en) | Network data analysis method, network data analysis functional network element and communication system | |
CN105847978B (zh) | 一种基于智能电视的信息收集方法及系统 | |
CN113923102A (zh) | 物联设备供电故障分析方法及装置 | |
CN118200949B (zh) | 一种通信设备的故障监测系统及方法 | |
US20230370354A1 (en) | Systems and methods for identifying spatial clusters of users having poor experience in a heterogeneous network | |
TW201929584A (zh) | 基地台之障礙辨識伺服器及方法 | |
CN108093423A (zh) | 一种基于Ransac算法的用户话单大数据中基站位置异常的发现方法 | |
CN117354858A (zh) | 网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111917609B (zh) | 网络设备连通性监控方法及系统 | |
WO2023118648A1 (en) | System and method for optimizing fault detection in internet of things network |
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 | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 818, 8 / F, 34 Haidian Street, Haidian District, Beijing 100080 Applicant after: BEIJING ULTRAPOWER SOFTWARE Co.,Ltd. Address before: 100089 Beijing city Haidian District wanquanzhuang Road No. 28 Wanliu new building block A Room 601 Applicant before: BEIJING ULTRAPOWER SOFTWARE Co.,Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |