CN114039924B - 集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统，属于运营商网络管理技术领域，要解决的技术问题为解决现有差异化专线质量保障欠缺。包括如下步骤：对信令源数据进行清洗校验后加载入库；基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类；将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储；通过用户业务偏好模型预测每个政企用户的用户业务偏好标签，通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于指标质差阈值的业务筛选为质差业务；对质差业务进行等级评定，对质差业务进行入库管理；对用户业务偏好标签进行聚类分析，结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，输出网络资源倾斜和保障方案。
Description
技术领域
本发明涉及运营商网络管理技术领域，具体地说是集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统。
背景技术
政企改革作为运营商深化改革的核心，集客专线作为政企客户直接连接运营商的桥梁，高质量运维和保障专线质量，全力确保政企客户感知尤为重要。互联网时代，网络访问不流畅、网速慢已成为专线用户移动网络体验的两大主要问题，同时互联网OTT业务服务提供商期望能获得高QoS服务，提升他们的行业竞争力。因此，精准定界OTT业务服务质量，结合政企用户使用行为，差异化进行网络资源倾斜和保障，成为打造出政企用户—服务提供商—电信运营商三赢产业格局的必要手段。而目前，差异化专线质量保障存在欠缺。
解决现有差异化专线质量保障欠缺，是需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足，提供集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统，来解决现有差异化专线质量保障欠缺的技术问题。
第一方面，本发明的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，包括如下步骤：
从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入库；
基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；
将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，所述基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，所述汇总数据为基础数据聚类衍生的数据；
通过用户业务偏好模型预测每个政企用户的用户业务偏好标签，对于每个用户业务偏好标签，基于其达标的分类指标种类数进行标签定级，所述用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；
基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于指标质差阈值的业务筛选为质差业务；
基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签生命周期，对质差业务进行入库管理；
对用户业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
作为优选，依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空；
依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确。
作为优选，所述业务规则库为一张周期更新的静态配置表，所述业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称；
所述专线用户使用业务数据包含大类业务ID、小类业务ID、协议大类、协议小类|HOST以及服务器IP。
作为优选，所述分类指标至少包括使用流量、访问次数和驻留时长；
还包括TCP连接请求次数、TCP二次三次握手成功率、页面响应成功次数以及页面响应时延。
作为优选，对于每个用户业务偏好标签，其达标的分类指标有几个则定为几级，如果所有的分类指标均达标，则定为最优级。
作为优选，所述关键指标包括上行RTT、TCP建链响应时长以及下行服务端丢包率。
作为优选，对质差业务进行入库管理，包括：
新增质差业务，所述新增质差业务为周期性的筛选质差业务并将质差业务添加至质差业务库中；
删除质差业务，所述删除质差业务为基于人为预定的政企用户业务偏好标签的申请周期，将到期的质差业务从质差业务库中删除；
更新质差业务，所述更新质差业务为更新质差业务的质差业务等级，所述质差业务等级包括两个维度，一个为质差业务的出现周期，另一个为质差业务作为用户偏好标签出现的出现周期，如果质差业务和质差业务偏好标签连续存在，所述质差业务对应的质差业务等级最高。
作为优选，所述网络资源倾斜与保障方案的方案要点包括网络资源分配指导，所述网络资源分配指导包括时延、带宽、网络问题修复优先级指导、以及网络问题修复指导。
第二方面，本发明的集客专线网络资源倾斜的质量保障系统，包括：
数据库，所述数据库用于存储数据；
数据采集处理模块，所述数据采集处理模块用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入库；用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；并用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，所述基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，所述汇总数据为基础数据聚类衍生的数据；
业务偏好标签模块，所述业务偏好标签模块配置有用户业务偏好模型，用于通过所述用户业务偏好模型预测每个政企用户的业务偏好标签，对于每个业务偏好标签，用于基于其达标的分类指标种类进行标签定级；所述用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；
质差业务界定模块，所述质差业务界定模块用于基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于预定的指标质差阈值的业务定义为质差业务；用于构建质差业务库，并基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签的生命周期，对质差业务进行入库管理；
保障决策模块，所述保障决策模块用于对政企用户的业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
作为优选，所述数据采集处理模块包括：
获取层，所述获取层用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，用于依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则为是否包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空，并用于依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确；
处理层，所述处理层用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段，所述业务规则库为一张周期更新的静态配置表，所述业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称；
数据层，所述数据层用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储。
本发明的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统具有以下优点：通过对专线用户产生的信令大数据进行建模分析，挖掘政企用户行为偏好，精准定界业务质差，以联合分析结果指导差异化的网络资源倾斜和保障，解决了现有差异化专线质量保障欠缺的问题，为打造出政企用户—服务提供商—电信运营商三赢的产业格局提供了技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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。
下面结合附图对本发明进一步说明。
图1为实施例1集客专线网络资源倾斜的质量保障方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
本发明实施例提供集客专线网络资源倾斜的质量保障方法及系统，用于解决现有差异化专线质量保障欠缺的技术问题。
实施例1：
本发明集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，包括如下步骤：
S100、从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入库；
基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；
将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，所述汇总数据为基础数据聚类衍生的数据；
S200、通过用户业务偏好模型预测每个政企用户的用户业务偏好标签，对于每个用户业务偏好标签，基于其达标的分类指标种类数进行标签定级，用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；
S300、基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于指标质差阈值的业务筛选为质差业务；
基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签生命周期，对质差业务进行入库管理；
S400、对用户业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
其中步骤S100完成信令源数据的采集、处理和存储。
本实施例中依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空。
鉴于以文件的形式采集信令源数据，因此依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确。
业务规则库为一张周期更新的静态配置表，是底层信令厂家识别提供的，无需配置。业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称等，更新周期没有硬性规范，更新周期可自由设定。该业务规则库的使用目的是在信令源数据中填充业务名称字段，信令源数据只有业务ID。
本实施例中基础数据理解为采集的信令原始数据，信息很多，可分为专线用户基本属性、专线用户使用业务以及分类指标等，专线用户使用业务的数据包含大类业务ID、小类业务ID、协议大类、协议小类|HOST以及服务器IP等，用户入网使用就会产生分类指标，本实施例中分类指标至少包括使用流量、访问次数和驻留时长，还可以根据需求选取TCP连接请求次数、TCP二次三次握手成功率、页面响应成功次数以及页面响应时延等作为业务的分类指标。
步骤S200实现用户业务偏好标签的预测，在该步骤中，构建用户业务偏好模型，该模型输入样本为汇总数据，分类指标选取使用流量、访问次数以及驻留时长等，通过聚类算法输出政企用户的用户业务偏好标签，例如腾讯视频爱好者、抖音爱好者、王者荣耀爱好者。例如，流量>XXGB或访问次数>XX次或驻留时长>XX天，当专线用户在王者荣耀业务上的指标满足上述规则时，则输出该专线用户为王者荣耀爱好者。
同时，步骤S200基于不同分类指标输出标签的出现次数进行标签定级，有几类分类标签则定为几级，分类标签均出现的定为最高优先级。以上述三类分类指标为例，某专线用户王者荣耀爱好者标签是只有流量满足条件输出的标签时，则定级为1；当标签是流量和访问次数同时满足条件输出的标签时，则定级为2；当标签是当标签是流量、访问次数、驻留时长都满足条件输出的标签时，则定级为3。
在应用过程中，为保障标签准确性，用户业务偏好模型的样本数据周期需满足短期与长期结合，既涵盖短期突现的偏好业务，也包含长期持续的偏好业务。同时要构建标签管理功能，跟踪标签生命周期，保障标签有效性。
步骤S300进行质差业务界定，该步骤依据信令流程以及分析经验选定业务质量影响关键指标，制定指标质差阈值，采用与阈值比较的方式进行质差业务界定。业务指标差于阈值，则为质差业务。构建质差业务管理功能，同步用户业务标签生命周期进行质差业务新增、更新与删除，业务质差等级评定，支撑用户偏好与业务质量的联合分析。
本实施例中关键指标包括上行RTT、TCP建链响应时长、以及下行服务端丢包率，信令流程指的是用户从入网到使用整个过程中产生的信令数据，不同过程会产生不同信令指标。对质差业务进行入库管理，即为构建一个质差业务库，管理功能就是定期对质差业务库中的质差业务进行新增、更新与删除，而质差业务库的数据修改也有一定的规则。
新增质差业务：每月根据规则筛选出质差业务，将上个月未存在的业务添加至质差业务库中。
删除质差业务：与人为指定的用户业务标签生命周期一致(如6个月)，6个月之后会将质差业务库数据全部删除。
更新质差业务：更新的是业务质差等级，业务质差等级有两个维度，一个是质差业务出现周期，一个是质差业务作为用户偏好标签出现周期，若质差业务和该业务偏好标签连续存在，则质差等级最高。
步骤S400实现网络资源倾斜与保障方案的输出，本实施例中以专线视角进行用户业务偏好标签聚类，聚焦专线诉求最大的业务信息；结合业务质差等级、质差业务与偏好标签的同步性，输出网络资源倾斜与保障方案。方案要点包含网络资源分配指导，如时延、宽带等、网络问题修复优先级指导、网络问题修复指导等。
本实施例的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法通过对专线用户产生的信令大数据进行建模分析，挖掘政企用户行为偏好，精准定界业务质差，以联合分析结果指导差异化的网络资源倾斜和保障，真正实现三赢格局。
实施例2：
本发明的集客专线网络资源倾斜的质量保障系统，包括数据库、数据采集处理模块、业务偏好标签模块、质差业务界定模块、以及保障决策模块。
数据采集处理模块用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入库；用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；并用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，所述基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，汇总数据为基础数据聚类衍生的数据。
业务偏好标签模块配置有用户业务偏好模型，用于通过所述用户业务偏好模型预测每个政企用户的业务偏好标签，对于每个业务偏好标签，用于基于其达标的分类指标种类进行标签定级；用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签。
质差业务界定模块用于基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于预定的指标质差阈值的业务定义为质差业务；用于构建质差业务库，并基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签的生命周期，对质差业务进行入库管理。
保障决策模块用于对政企用户的业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
其中，数据采集处理模块分为三层，分别为获取层、处理层和数据层，获取层用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，用于依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则为是否包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空，并用于依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确；处理层用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段，所述业务规则库为一张周期更新的静态配置表，所述业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称；数据层用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储。
用户业务偏好模型包括模型构建单元、预测单元和标签定级单元，模型构建单元用于构建用户业务偏好模型，以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签。预测单元用于通过上述用户业务偏好模型进行标签预测，该模型输入样本为汇总数据，分类指标选取使用流量、访问次数以及驻留时长等，通过聚类算法输出政企用户的用户业务偏好标签，例如腾讯视频爱好者、抖音爱好者、王者荣耀爱好者，例如，流量>XXGB或访问次数>XX次或驻留时长>XX天，当专线用户在王者荣耀业务上的指标满足上述规则时，则输出该专线用户为王者荣耀爱好者。标签定级单元基于不同分类指标输出标签的出现次数进行标签定级，有几类分类标签则定为几级，均出现的为最高优先级。
为保障标签准确性，模型构建单元在构建和训练模型时，样本数据周期需满足短期与长期结合，既涵盖短期突现的偏好业务，也包含长期持续的偏好业务。同时要构建标签管理功能，跟踪标签生命周期，保障标签有效性。
质差界定模块中，关键指标包括上行RTT、TCP建链响应时长、以及下行服务端丢包率，信令流程指的是用户从入网到使用整个过程中产生的信令数据，不同过程会产生不同信令指标。对质差业务进行入库管理，即为构建一个质差业务库，管理功能就是定期对质差业务库中的质差业务进行新增、更新与删除，而质差业务库的数据修改也有一定的规则。
新增质差业务：每月根据规则筛选出质差业务，将上个月未存在的业务添加至质差业务库中。
删除质差业务：与人为指定的用户业务标签生命周期一致(如6个月)，6个月之后会将质差业务库数据全部删除。
更新质差业务：更新的是业务质差等级，业务质差等级有两个维度，一个是质差业务出现周期，一个是质差业务作为用户偏好标签出现周期，若质差业务和该业务偏好标签连续存在，则质差等级最高。
保障决策模块以专线视角进行用户业务偏好标签聚类，聚焦专线诉求最大的业务信息。结合业务质差等级、质差业务与偏好标签的同步性，输出网络资源倾斜与保障方案。方案要点包含网络资源分配指导，如时延、宽带等、网络问题修复优先级指导、网络问题修复指导等。
本系统可执行实施例1公开的方法，通过对专线用户产生的信令大数据进行建模分析，挖掘政企用户行为偏好，精准定界业务质差，以联合分析结果指导差异化的网络资源倾斜和保障，解决现有差异化专线质量保障欠缺的问题，打造出政企用户—服务提供商—电信运营商三赢的产业格局。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于包括如下步骤：
从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入数据库；
基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；
将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，所述基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，所述汇总数据为基础数据聚类衍生的数据；
通过用户业务偏好模型预测每个政企用户的用户业务偏好标签，对于每个用户业务偏好标签，基于其达标的分类指标种类数进行标签定级，所述用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；
基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于指标质差阈值的业务筛选为质差业务；
基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签生命周期，对质差业务进行入库管理，通过入库管理将质差业务将质差业务添加至质差业务库中；
对用户业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
2.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空；
依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确。
3.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于所述业务规则库为一张周期更新的静态配置表，所述业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称；
所述专线用户使用业务的数据包含大类业务ID、小类业务ID、协议大类、协议小类|HOST以及服务器IP。
4.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于所述分类指标至少包括使用流量、访问次数和驻留时长；
还包括TCP连接请求次数、TCP二次三次握手成功率、页面响应成功次数以及页面响应时延。
5.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于对于每个用户业务偏好标签，其达标的分类指标有几个则定为几级，如果所有的分类指标均达标，则定为最优级。
6.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于所述关键指标包括上行RTT、TCP建链响应时长以及下行服务端丢包率。
7.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于对质差业务进行入库管理，包括：
新增质差业务，所述新增质差业务为周期性的筛选质差业务并将质差业务添加至质差业务库中；
删除质差业务，所述删除质差业务为基于人为预定的政企用户业务偏好标签的申请周期，将到期的质差业务从质差业务库中删除；
更新质差业务，所述更新质差业务为更新质差业务的质差业务等级，所述质差业务等级包括两个维度，一个为质差业务的出现周期，另一个为质差业务作为用户偏好标签出现的出现周期，如果质差业务和质差业务偏好标签连续存在，所述质差业务对应的质差业务等级最高。
8.根据权利要求1所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障方法，其特征在于所述网络资源倾斜与保障方案的方案要点包括网络资源分配指导，所述网络资源分配指导包括时延、带宽、网络问题修复优先级指导、以及网络问题修复指导。
9.集客专线网络资源倾斜的质量保障系统，其特征在于包括：
数据库，所述数据库用于存储数据；
数据采集处理模块，所述数据采集处理模块用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，对信令源数据进行清洗校验后加载入数据库；用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段；并用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储，所述基础数据包括业务分类数据、专线用户基本属性和分类指标，所述汇总数据为基础数据聚类衍生的数据；
业务偏好标签模块，所述业务偏好标签模块配置有用户业务偏好模型，用于通过所述用户业务偏好模型预测每个政企用户的业务偏好标签，对于每个业务偏好标签，用于基于其达标的分类指标种类进行标签定级；所述用户业务偏好模型以汇总数据为输入，用于判断每个业务的各个分类指标是否满足达标阈值、并通过聚类分析方法输出政企用户的业务偏好标签；
质差业务界定模块，所述质差业务界定模块用于基于信令源数据流程以及专家经验，选定影响业务质量的关键指标，并对每个业务进行质差业务界定，将关键指标低于预定的指标质差阈值的业务定义为质差业务；用于构建质差业务库，并基于质差业务的出现周期以及质差业务作为用户偏好标签出现的周期，对质差业务进行等级评定，并同步用户业务偏好标签的生命周期，对质差业务进行入库管理，通过入库管理将质差业务将质差业务添加至质差业务库中；
保障决策模块，所述保障决策模块用于对政企用户的业务偏好标签进行聚类分析，并结合业务质差等级以及质差业务偏好标签的同步性，配置并输出网络资源倾斜和保障方案。
10.根据权利要求9所述的集客专线网络资源倾斜的质量保障系统，其特征在于所述数据采集处理模块包括：
获取层，所述获取层用于从运营商信令分发平台获取信令源数据，用于依据清洗规则对信令源数据进行清洗，清洗规则为是否包括专线用户为空/非规范格式以及使用业务为空，并用于依据校验规则对信令源数据进行数据准确性校验，校验规则包括文件名称是否正确、文件是否缺少、文件大小是否为空/是否在正常区间范围内、以及文件字段个数是否准确；
处理层，所述处理层用于基于业务规则库对信令源数据进行OTT业务分类，在信令源数据中填充业务名称字段，所述业务规则库为一张周期更新的静态配置表，所述业务规则库中数据字段包括大类业务ID、大类业务名称、小类业务ID、小类业务名称、子类业务ID、以及子类业务名称；
数据层，所述数据层用于将信令源数据中基础数据和汇总数据分类存储。
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