CN117354858A - 网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，用于提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度，包括：获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息；获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，多个目标用户为目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每组点簇对应一个网络异常区域；确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

Description

网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在移动通信网络不断的发展的过程中，通信小区时常出现网络异常，严重影响用户使用网络的体验。因此，运营商如何筛选出网络异常的通信小区，并确定网络异常的通信小区存在的网络问题，进而进行治理尤为重要。目前，通过路测数据，对存在网络问题的通信小区和不存在网络问题的通信小区进行标注，进而对比这两类通信小区的参数，得到网络指标的门限值，进一步基于网络指标的门限值，判断通信小区是否出现网络异常。

在上述方法中，由于网络异常的通信小区的识别是通过路测数据，对通信小区进行标注，以进一步确定网络指标的门限值，从而基于网络指标的门限值对通信小区进行判断，路测时采集数据的工作量较大。因此，判断通信小区是否出现网络异常的效率较低、准确度较低。

发明内容

本申请提供一种网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供了一种网络异常小区的识别方法，该方法包括：获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息，多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户；获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，多个目标用户为目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域；确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：获取目标区域中包括的每个用户的网络数据，网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据PM和故障管理数据FM；从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区，包括：基于目标区域中包括的每个用户的网络数据，从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：基于目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量；将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为多个目标用户；获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，包括：基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，包括：对目标区域进行栅格化处理，将目标区域划分为多个栅格，并确定多个栅格中的每个栅格的位置信息，每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置；基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格；将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：基于目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题，异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

第二方面，提供了一种网络异常小区的识别装置，该网络异常小区的识别装置包括：获取单元和处理单元；获取单元，用于获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息，多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户；获取单元，还用于获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，多个目标用户为目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；处理单元，用于将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域；处理单元，还用于确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，获取单元，还用于获取目标区域中包括的每个用户的网络数据，网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据PM和故障管理数据FM；处理单元，具体用于基于目标区域中包括的每个用户的网络数据，从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于基于目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量；处理单元，还用于将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为多个目标用户；处理单元，具体用于基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于对目标区域进行栅格化处理，将目标区域划分为多个栅格，并确定多个栅格中的每个栅格的位置信息，每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置；处理单元，具体用于基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格；处理单元，具体用于将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于基于目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题，异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

第三方面，一种电子设备，包括：处理器以及存储器；其中，存储器用于存储一个或多个程序，一个或多个程序包括计算机执行指令，当电子设备运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使电子设备执行如第一方面的一种网络异常小区的识别方法。

第四方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，该一个或多个程序包括指令，上述指令当被计算机执行时使计算机执行如第一方面的一种网络异常小区的识别方法。

本申请提供了一种网络异常小区的识别方法、装置、设备及存储介质，应用于确定通信小区是否出现网络异常的场景中。首先在目标区域中，将获取到的存在网络异常的投诉用户的投诉位置信息，和网络质量低于预设阈值的目标用户的目标位置信息，输入至预设的密度聚类算法中，得到指示投诉位置信息或目标位置信息的多个位置点，并基于多个位置点构成多组点簇，每组点簇包括多个位置点。进一步确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并且从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。通过上述方法，运营商可以根据用户投诉位置信息和网络质量低于预设阈值的目标位置信息，从目标区域中确定出网络异常区域，确定较为具体的网络异常区域，缩小查找范围。从而对网络异常区域中包括的通信小区进行分析，以具体的确定出存在网络异常的通信小区。从而提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度。

附图说明

图1为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别系统结构示意图；

图2为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别方法流程示意图一；

图3为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别方法流程示意图二；

图4为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别方法流程示意图三；

图5为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别方法流程示意图四；

图6为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别方法流程示意图五；

图7为本申请的实施例提供的一种网络异常小区的识别装置结构示意图；

图8为本申请的实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

在本申请的描述中，除非另有说明，“/”表示“或”的意思，例如，A/B可以表示A或B。本文中的“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。此外，“至少一个”“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

目前，通信小区时常出现网络异常，严重影响用户使用网络的体验。因此，运营商筛选出严重影响用户体验的网络异常的通信小区至关重要。

而识别网络异常的通信小区主要包括以下方式：

1、按指标门限值筛选网络异常的通信小区。首先选取关键的网络指标，例如路测指标、网络统计指标、测量报告(Measurement Report，MR)指标、或深度报文检测(DeepPacket Inspection，DPI)采集的关键质量指标(Key Quality Indicator，KQI)等；再设定指标门限值，从而筛选网络异常的通信小区。例如通过路测掉话率来筛选网络异常的通信小区，或通过网管统计指标筛选网络异常的通信小区，或根据DPI统计指标筛选网络异常的通信小区。

2、采用监督学习方法识别网络异常的通信小区。首先将路测数据中出现信令或业务失败的小区标注为存在网络问题的通信小区，并将路测数据中未出现信令或业务失败的小区作为不存在网络问题的通信小区，通过对比这两类小区的参数，得到网络指标的门限值，进一步基于网络指标的门限值，判断通信小区是否出现网络异常。

但是，如果按指标门限值筛选网络异常的通信小区，需要按小区为基本单位进行路测，不便于在较大范围内确定网络异常的通信小区，以及网络异常的通信小区存在的异常问题；并且，如果采用监督学习方法识别网络异常的通信小区，需要通过路测数据，对通信小区进行标注，路测时采集数据的工作量较大。

本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法，可以适用于网络异常小区的识别系统。图1示出了该网络异常小区的识别系统的一种结构示意图。如图1所示，网络异常小区的识别系统20包括：电子设备21和网络设备22。

电子设备21可以获取目标区域中存在网络异常的投诉用户的投诉位置信息和获取网络设备22中网络质量低于预设阈值的目标用户的目标位置信息，基于预设的密度聚类算法，确定多个网络异常区域，并确定多个网络异常区域中包括的至少一个通信小区，并从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

网络设备22可以为运营商对应的网络设备，例如服务器或基站等设备，用于为用户提供网络服务，并确定用户的网络质量。

下面结合附图对本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法进行描述。如图2所示，本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法，包括步骤S201-S205：

S201、获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息。

其中，多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户。

需要说明的是，在用户使用网络的体验较差时，用户通常会向运营商进行投诉。因此，通过获取投诉用户的投诉位置信息，可以具体的确定网络异常区域，进而运维人员可以精准度进行网络修复工作。

可选的，在用户进行投诉后，运营商需要对用户的投诉工单进行筛选，将投诉原因为网络问题，并且工单记录中包含用户位置信息的筛选出来，从而确定每个投诉用户的投诉位置信息。

可选的，投诉位置信息可以使用投诉用户所在的经纬度表示，或者是投诉用户详细的住址等指示地理位置的信息。

S202、获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

其中，多个目标用户为目标区域中网络质量低于预设阈值的用户。

可选的，可以通过目标区域中包括的每个用户的网络数据，以及预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量，进而将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为多个目标用户，进一步确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

可选的，目标位置信息可以使用目标用户所在的经纬度表示，或者是目标用户所接入的基站的位置信息。

S203、将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇。

其中，多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域。

可选的，将多组点簇中每组点簇包括的多个位置点中，最外围的若干个位置点的相连，得到每组点簇对应一个网络异常区域。

可选的，预设的密度聚类算法可以为基于密度的噪声应用空间聚类算法(DensityBased Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN)、确定聚类结构的排序点算法(Ordering Points To Identify the Clustering Structure，OPTICS)或者基于密度的聚类算法(Density based Clustering，DENCLUE)。

需要说明的是，预设的密度聚类算法需要预先设置邻域半径与最小点数。其中，邻域半径表示点簇的密度，由于通信小区的最小覆盖半径近似为300米，因此，可以选取密度聚类算法的邻区半径为300米。并且，由于至少需要3个位置点才可以构成一个多边形区域，因此，可以选取密度聚类算法的最小点数大于或等于3。

可以理解，将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法后，如果任一投诉位置信息或目标位置信息在某一位置点的邻域半径范围内，但是任一投诉位置信息或目标位置信息在邻域半径内没有其他位置点可以密度可达，则该位置信息在预设的密度聚类算法作为噪声点，不属于任一组点簇中的位置点；并且，如果某一投诉位置信息或目标位置信息的在领域半径内的位置点的总数小于最小点数，则该位置信息也是噪声点，不属于任一组点簇中的位置点。

S204、确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区。

可以理解，基于多组点簇对应的多个网络异常区域，可以通过基站对应的至少一个通信小区的经纬度，确定多个网络异常区域中的每个网络异常区域所覆盖通信小区，从而得到多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区。

可选的，根据多组点簇中每组点簇最外围的若干个位置点相连得到的一个网络异常区域，可以向外扩大一定距离(例如200米或者300米)，保证最外围的位置点也可以确定出对应的通信小区。

S205、从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

可选的，可以通过至少一个通信小区中用户的网络数据，判断出至少一个通信小区中存在网络异常的通信小区，从而避免在大范围内查找存在网络异常的通信小区，减少筛选的范围。

需要说明的是，由于至少一个通信小区是由用户投诉或者网络质量进行评判得到的，因此在至少一个通信小区中进行存在网络异常的通信小区的查找比较准确，并且是根据用户使用网络的体验和感知来识别的，从而使运营商根据用户体验，有针对性的提高网络质量，保证用户使用。

本申请实施例中，首先在目标区域中，将获取到的存在网络异常的投诉用户的投诉位置信息，和网络质量低于预设阈值的目标用户的目标位置信息，输入至预设的密度聚类算法中，得到指示投诉位置信息或目标位置信息的多个位置点，并基于多个位置点构成多组点簇，每组点簇包括多个位置点。进一步确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并且从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。通过上述方法，运营商可以根据用户投诉位置信息和网络质量低于预设阈值的目标位置信息，从目标区域中确定出网络异常区域，确定较为具体的网络异常区域，缩小查找范围。从而对网络异常区域中包括的通信小区进行分析，以具体的确定出存在网络异常的通信小区。从而提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度。

在一种设计中，如图3所示，本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法，上述方法具体还可以包括步骤S301，并且，上述步骤S205中的方法，具体可以包括步骤S302：

S301、获取目标区域中包括的每个用户的网络数据。

其中，网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据(PerformanceManagement，PM)和故障管理数据(Fault Management，FM)。

需要说明的是，通过获取目标区域中包括的每个用户的网络数据，进而判断至少一个通信小区中每个通信小区是否为存在网络异常的通信小区，并且可以确定存在网络异常的通信小区具体存在的异常问题。

S302、基于目标区域中包括的每个用户的网络数据，从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

可以理解，基于目标区域中包括的每个用户的网络数据，可以从多个网络异常区域中包括的至少一个通信小区中，确定存在网络异常的通信小区，避免了从整个目标区域中查找存在网络异常的通信小区时，效率低、准确度低的问题，有效提高筛选判别的速度，提高效率。

本申请实施例中，通过目标区域中包括的每个用户的网络数据，从至少一个通信小区中确定出存在网络异常的通信小区，提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度。

在一种设计中，如图4所示，本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法，上述方法具体还可以包括步骤S401-S402，并且，上述步骤S202中的方法，具体可以包括步骤S403：

S401、基于目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量。

可选的，通过获取的目标区域中包括的每个用户的网络数据，获取用户在网络中产生的各类信令面和用户面事件的次数，可以根据预定义的异常事件出现的次数和预设评判模型，综合计算用户的体验评分(例如0分至100分)，从而确定每个用户对应的网络质量。

可选的，预设评判模型中，可以根据不同的异常事件对用户体验的影响程度设置不同的权重，并且异常事件出现的次数越多，用户的体验评分则越低。

S402、将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为多个目标用户。

可选的，根据综合计算出的用户的体验评分，当体验评分小于或等于预设评判参数时，确定为多个目标用户。

示例性的，若预设评判参数为50分，则将计算得到用户的体验评分小于或等于50分的用户，确定为多个目标用户。

S403、基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

可以理解，根据确定多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，得到网络数据中包含的经纬度，作为多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

可选的，多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，可以为用户所接入的基站对应的通信小区的位置信息，也可以是用户长时间驻留的位置信息。

本申请实施例中，通过目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，得到表征用户使用网络体验的网络质量，并确定网络质量低于预设评判参数的多个目标用户，从而确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，进而确定网络异常区域。

在一种设计中，如图5所示，本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法中，上述步骤S403中的方法，具体可以包括步骤S501-S503：

S501、对目标区域进行栅格化处理，将目标区域划分为多个栅格，并确定多个栅格中的每个栅格的位置信息。

其中，每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置。

示例性的，对目标区域进行栅格化处理时，可以将目标区域划分为边长为50米的正方形栅格，并确定每个栅格中心点的经纬度，作为每个栅格的位置信息。

可以理解，通过将目标区域进行栅格化，从而确定多个目标用户中的每个目标用户长时间所驻留的栅格的位置信息作为每个目标用户的目标位置信息。

S502、基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格。

可以理解，由于每个目标用户的网络数据中包含该目标用户所在的经纬度，因此可以将用户长时间所驻留的栅格作为每个目标用户的常驻栅格。

需要说明的是，通过确定多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格，既减少目标用户所在位置信息统计的数据量，又可准确判断目标用户所在通信小区是否出现网络异常。

S503、将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

可选的，可以使用每个目标用户的常驻栅格的中心点的经纬度作为每个目标用户的目标位置信息。

本申请实施例中，通过将目标区域进行栅格化处理，并确定每个目标用户的常驻栅格的位置信息作为每个目标用户的目标位置信息，进一步确定目标用户所在的范围，使网络异常区域范围更加准确。

在一种设计中，如图6所示，本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法中，上述方法具体还可以包括步骤S601：

S601、基于目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题。

其中，异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

具体的，可以根据PM数据判断存在网络异常的通信小区的性能管理质量问题；通过FM基站告警数据判断存在网络异常的通信小区的基站故障问题；通过核心网的DPI深度报文检测数据判断存在网络异常的通信小区的业务质量问题；通过MR测量报告数据判断存在网络异常的通信小区网络信号覆盖问题、网络信号干扰或网络信号拥堵等。

可选的，可以根据存在网络异常的通信小区存在的异常问题，协助运维人员对存在网络异常的通信小区进行维修，保证用户使用网络的体验，为区域网络治理方案提供决策依据。

需要说明的是，由于网络异常区域的是由用户投诉或者网络质量进行评判得到的，因此从网络异常区域确定的至少一个通信小区中存在的异常问题，体现了用户在使用网络中较为影响使用体验的问题。

本申请实施例中，可以在确定的存在网络异常的通信小区的基础上，通过存在网络异常的通信小区的用户的网络数据，进一步确定存在网络异常的通信小区中存在的异常问题，从而帮助运营商对存在网络异常的通信小区进行针对性的维修，进而提高网络质量，更好保证用户使用网络的体验。

本申请提供了一种网络异常小区的识别方法，首先在目标区域中，将获取到的存在网络异常的投诉用户的投诉位置信息，和网络质量低于预设阈值的目标用户的目标位置信息，输入至预设的密度聚类算法中，得到指示投诉位置信息或目标位置信息的多个位置点，并基于多个位置点构成多组点簇，每组点簇包括多个位置点。进一步确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并且从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。通过上述方法，运营商可以根据用户投诉位置信息和网络质量低于预设阈值的目标位置信息，从目标区域中确定出网络异常区域，确定较为具体的网络异常区域，缩小查找范围。从而对网络异常区域中包括的通信小区进行分析，以具体的确定出存在网络异常的通信小区。从而提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度。

上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对一种网络异常小区的识别装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

图7为本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别装置的结构示意图。如图7所示，一种网络异常小区的识别装置100用于提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度，例如用于执行图2所示的一种网络异常小区的识别方法。该网络异常小区的识别装置100包括：获取单元1001和处理单元1002；

获取单元1001，用于获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息，多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户；

获取单元1001，还用于获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，多个目标用户为目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；

处理单元1002，用于将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域；

处理单元1002，还用于确定多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，在本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别装置100中，获取单元1001，还用于获取目标区域中包括的每个用户的网络数据，网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据PM和故障管理数据FM；

处理单元1002，具体用于基于目标区域中包括的每个用户的网络数据，从至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

在一种可能的实现方式中，在本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别装置100中，处理单元1002，还用于基于目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量；

处理单元1002，还用于将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为多个目标用户；

处理单元1002，具体用于基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，在本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别装置100中，处理单元1002，具体用于对目标区域进行栅格化处理，将目标区域划分为多个栅格，并确定多个栅格中的每个栅格的位置信息，每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置；

处理单元1002，具体用于基于多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格；

处理单元1002，具体用于将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

在一种可能的实现方式中，在本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别装置100中，处理单元1002，还用于基于目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题，异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

在采用硬件的形式实现上述集成的模块的功能的情况下，本申请实施例提供了上述实施例中所涉及的电子设备的另外一种可能的结构示意图。如图8所示，一种电子设备90，用于提高判断通信小区是否出现网络异常的效率和准确度，例如用于执行图2所示的一种网络异常小区的识别方法。该电子设备90包括处理器901，存储器902以及总线903。处理器901与存储器902之间可以通过总线903连接。

处理器901是通信装置的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器901可以是一个通用中央处理单元(central processing unit，CPU)，也可以是其他通用处理器等。其中，通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。

作为一种实施例，处理器901可以包括一个或多个CPU，例如图8中所示的CPU 0和CPU 1。

存储器902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，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

作为一种可能的实现方式，存储器902可以独立于处理器901存在，存储器902可以通过总线903与处理器901相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器901调用并执行存储器902中存储的指令或程序代码时，能够实现本申请实施例提供的一种网络异常小区的识别方法。

另一种可能的实现方式中，存储器902也可以和处理器901集成在一起。

总线903，可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外围设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

需要指出的是，图8示出的结构并不构成对该电子设备90的限定。除图8所示部件之外，该电子设备90可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

作为一个示例，结合图7，电子设备中的获取单元1001和处理单元1002实现的功能与图8中的处理器901的功能相同。

可选的，如图8所示，本申请实施例提供的电子设备90还可以包括通信接口904。

通信接口904，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，WLAN)等。通信接口904可以包括用于接收数据的接收单元，以及用于发送数据的发送单元。

在一种设计中，本申请实施例提供的电子设备中，通信接口还可以集成在处理器中。

通过以上的实施方式的描述，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，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明。在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。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。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述方法实施例所示的方法流程中的各个步骤。

本申请的实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例中的一种网络异常小区的识别方法。

其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘。随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的人以合适的组合、或者本领域数值的任何其他形式的计算机可读存储介质。

一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)中。

在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

由于本申请的实施例中的电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品可以应用于上述方法，因此，其所能获得的技术效果也可参考上述方法实施例，本申请实施例在此不再赘述。

以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种网络异常小区的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息，所述多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户；

获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，所述多个目标用户为所述目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；

将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，所述多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域；

确定所述多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从所述至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标区域中包括的每个用户的网络数据，所述网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据PM和故障管理数据FM；

所述从所述至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区，包括：

基于所述目标区域中包括的每个用户的网络数据，从所述至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量；

将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为所述多个目标用户；

所述获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，包括：

基于所述多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定所述多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定所述多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，包括：

对所述目标区域进行栅格化处理，将所述目标区域划分为多个栅格，并确定所述多个栅格中的每个栅格的位置信息，所述每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置；

基于所述多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定所述多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格；

将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题，所述异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

6.一种网络异常小区的识别装置，其特征在于，所述网络异常小区的识别装置包括：获取单元和处理单元；

所述获取单元，用于获取多个投诉用户中的每个投诉用户的投诉位置信息，所述多个投诉用户为目标区域中存在网络异常的用户；

所述获取单元，还用于获取多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息，所述多个目标用户为所述目标区域中网络质量低于预设阈值的用户；

所述处理单元，用于将每个投诉用户的投诉位置信息和每个目标用户的目标位置信息输入至预设的密度聚类算法中，得到多组点簇，所述多组点簇中的每组点簇包括多个位置点，每个位置点指示一个投诉位置信息或一个目标位置信息，每组点簇对应一个网络异常区域；

所述处理单元，还用于确定所述多组点簇对应的多个网络异常区域中包括的至少一个基站对应的至少一个通信小区，并从所述至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

7.根据权利要求6所述的网络异常小区的识别装置，其特征在于，所述获取单元，还用于获取所述目标区域中包括的每个用户的网络数据，所述网络数据包括以下至少一项：测量报告MR、性能管理数据PM和故障管理数据FM；

所述处理单元，具体用于基于所述目标区域中包括的每个用户的网络数据，从所述至少一个通信小区中确定存在网络异常的通信小区。

8.根据权利要求6或7所述的网络异常小区的识别装置，其特征在于，所述处理单元，还用于基于所述目标区域中包括的每个用户的网络数据和预设评判模型，确定每个用户对应的网络质量；

所述处理单元，还用于将网络质量低于预设评判参数的用户，确定为所述多个目标用户；

所述处理单元，具体用于基于所述多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定所述多个目标用户中的每个目标用户的目标位置信息。

9.根据权利要求8所述的网络异常小区的识别装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于对所述目标区域进行栅格化处理，将所述目标区域划分为多个栅格，并确定所述多个栅格中的每个栅格的位置信息，所述每个栅格的位置信息用于指示每个栅格的边界位置；

所述处理单元，具体用于基于所述多个目标用户中的每个目标用户的网络数据，确定所述多个目标用户中的每个目标用户的常驻栅格；

所述处理单元，具体用于将每个目标用户的常驻栅格的位置信息，确定为每个目标用户的目标位置信息。

10.根据权利要求6或7所述的网络异常小区的识别装置，其特征在于，所述处理单元，还用于基于所述目标区域中与存在网络异常的通信小区进行连接的用户的网络数据，分析确定存在网络异常的通信小区存在的异常问题，所述异常问题包括以下至少一项：网络信号未覆盖、网络信号干扰或网络信号拥堵。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括计算机执行指令，当所述电子设备运行时，处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述电子设备执行权利要求1-5中任一项所述的一种网络异常小区的识别方法。

12.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被计算机执行时使所述计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的一种网络异常小区的识别方法。