WO2013000306A1 - 一种移动数据网络用户体验质量感知方法 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to the field of mobile data networks, and more particularly to a mobile data network user experience quality sensing method.
- mobile data networks can provide users with faster and faster "always-on" bearers, and mobile data networks can provide users with a large number of data services, such as Internet access, e-mail, online games and more.
- the existing network management system mainly uses "network”, “network element”, “link” as the analysis object, and generates various KPIs (Key Performance Indicators) for evaluating network quality through device logs, network management reports, and signaling data. Performance indicator method) indicators. None of these metrics directly reflect the user's true perception of a particular business.
- the embodiments of the present invention provide a mobile data network user experience quality sensing method, and the purpose of quality.
- a user experience quality perception method for a mobile data network comprising: generating a KPI key performance indicator by using a device log, a network management report, and a signaling data according to different services, using a network, a network element, and a link as analysis objects; ; and convert each KPI into a dimensionless parameter;
- the power index algorithm is used to convert the KPI into a KQI key quality indicator.
- the power index method is to generate a sensory factor sequence according to the service characteristics according to the service characteristics, so as to affect the user's perceived sensitivity factor.
- the algorithm of constructing a KPI-converted KQI with a power factor followed by a user's perceived degree is a power exponent;
- the service includes one or any combination of a voice service, a multimedia message service, and a data service.
- the user experience degree of influence in the voice service is ranked from important to secondary: call access, call hold, and voice quality.
- the ranking of the user experience in the data service is ranked from important to secondary: connection establishment, connection maintenance, and service quality.
- the ranking of the user experience in the MMS service is ranked from important to secondary: MMS sending success and MMS receiving delay.
- the converting the KPIs into dimensionless parameters adopts the following formula: A - min A .
- newA ( new _ max - new _ min) + new _ min
- MinA is the measured index reference value
- MaxA is the measured index challenge value
- new_min is the standardized indicator minimum value used to determine the normalized range of the standardized indicator
- new_max is the standardized indicator maximum value used to determine the standardized indicator Standardized range
- Ai is the measured value of the indicator.
- the method further includes:
- the KQI to CEI mapping algorithm is used to obtain the consumer expectation index CEI through the KQI.
- the KQI to CEI mapping algorithm includes separately calculating service weights of each service.
- the sensory factors in each service are sorted according to importance according to different service characteristics, and the KPI is converted into the key quality of KQI by using a power exponential algorithm.
- the power exponent method in the embodiment of the present invention is that the service characteristic of each service is generated according to the service characteristic, and the sensory factor sequence is generated in a sorting order, so as to affect the user's perceived level of the feeling factor, and the degree of user experience.
- the sensory factor is a power index to construct a KPI-converted KQI algorithm; in this embodiment, the algorithm that constructs the KPI-converted KQI is constructed based on the perceptual factor that affects the user's perception level and the sensory factor that is second to the user's perception level. Therefore, the sensory factor that has the greatest impact on the user experience has the greatest influence on the KQI, so that the KQI can more accurately reflect the user's feelings about the specific service. Furthermore, the user experience quality QoS obtained through KQI is more accurate.
- FIG. 1 is a schematic diagram of steps of a sensing method according to an embodiment of the present invention. detailed description
- the embodiment of the present invention provides a mobile data network user experience quality sensing method, as shown in FIG. 1 , including the steps:
- the network, the network element, and the link are analyzed, and the KPI key performance indicators are generated by the device log, the network management report, and the signaling data respectively; and each KPI is converted into a dimensionless parameter;
- the network performance indicators related to the service are obtained through signaling monitoring, etc., which may be based on the network, the network element, and the link, and the device logs, network management reports, and letters. Let the data generate KPIs separately. These KPIs can be used as raw data.
- the unit Since the plurality of KPI indicators have different dimensions, for example, a KPI as a time delay index, the unit is seconds; and a KPI as a success rate indicator, the unit is a percentage; and, for example, a KPI as a rate indicator, The unit is Kbps. Therefore, before the KPI indicator is aggregated, it is necessary to convert the generated KPI indicators into dimensionless parameters through standardized calculations.
- the power exponent method is to generate a sensory factor sequence according to the service characteristic according to the service characteristic, so as to affect the user's feeling of high feeling.
- the factor is the bottom, and the algorithm that constructs the KPI conversion KQI is the power factor with the user's perceived degree of power;
- each service includes multiple sensation factors, and each sensation factor has different influence on the user's feelings.
- the sensation factors of each service are ranked, and the sensation factors that affect the user's sensation are used as the base, and the sensation factors with the second degree of the user's sensibility are constructed as the power exponent.
- KPI converts the KQI algorithm; this will make the most influential factor on the user experience have the greatest impact on KQI, so that KQI can more accurately reflect the user's feelings about the specific business.
- the sensation factors in each service are sorted according to importance according to different service characteristics, and the KPI is converted into a KQI key quality indicator by using a power exponential algorithm;
- the index method is to generate a sensory factor sequence according to the business characteristics according to the business characteristics, and to generate a KPI based on the sensory factor that affects the user's perception level.
- the algorithm for converting the KQI in this embodiment, the algorithm that constructs the KPI-converted KQI is constructed based on the perceptual factor that affects the user's perception level, and the sensory factor with the second degree of the user's perception is the power exponent;
- the factor has the greatest impact on KQI, so that KQI can more accurately reflect the user's feelings about the specific business. Furthermore, the user experience quality QoS obtained through KQI is more accurate.
- the service may include one or any combination of a voice service, a multimedia message service, and a data service.
- the degree of user experience in the voice service that is, the order of the sensory factor is from important to secondary: call access, Call hold and voice quality.
- the degree of user experience in the service data service is from important to secondary: connection establishment, connection Maintain and quality of service.
- the degree of user experience in the MMS service that is, the order of the sensory factors is from important to secondary: And MMS reception delay.
- converting each KPI into a dimensionless parameter adopts the following formula:
- MinA is the measurement index reference value
- MaxA is the measurement index challenge value
- new_min is the standardized indicator minimum value, which is used to determine the standardized range of standardized indicators
- new_max is the standardized indicator maximum value, which is used to determine the standardized range of standardized indicators
- Ai is Indicator measurement.
- the method further includes: adopting a mapping algorithm of KQI to CEI, and obtaining a consumer expectation index CEI by using the KQI.
- the mapping algorithm of KQI to CEI includes separately calculating the service weight of each service.
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Abstract
本实施例公开了一种移动数据网络用户体验质量感知方法，包括：根据业务的不同，以网络、网元、链路为分析对象，通过设备日志、网管报告、信令数据分别生成KPI关键绩效指标；并将各KPI转换为无量纲参数；采用幂指数算法将KPI转换为KQI关键质量指标；幂指数方法为将每种业务的业务特性按该业务特性，按排序顺序生成感受因子序列，以影响用户感受程度高的感受因子为底，以用户感受程度次之的感受因子为幂指数构建KPI转换KQI的算法；从而使得KQI可以更加准确的反映用户对具体业务的感受。进而也就是通过KQI获得的用户体验质量QoS更加的准确。
Description
一种移动数据网络用户体验质量感知方法
技术领域 本发明涉及移动数据网络领域， 更具体地说， 涉及一种移动数据网络用 户体验质量感知方法。
背景技术
随着移动数据网络技术的不断普及和发展， 移动数据网络和移动数据网 络业务的复杂度也有了大幅的增加。 首先， 移动数据网络的承载环境发生了 变化； 比如， 由于使用 IP网络来承载业务， 需要同时将面临多达几十种的各种 移动多媒体新业务（如可视电话、 流媒体、 手机电视、 在线游戏等） 。 此外， 移动数据网络能够给用户提供越来越快的速度和"永远在线"的承载，通过移动 数据网络能够提供给用户大量的数据业务， 如互联网接入、 电子邮件、 在线 游戏等。
移动数据网络和移动数据网络业务的复杂度的大幅增加使得承载与业务 之间的用户体验之间的差异变得更加明显， 即， 随着网络和业务的发展， 我 们可直接测量得到的体验与真实用户体验之间的差异越来越大。
现有网络管理系统主要以 "网络" 、 "网元" 、 "链路" 等为分析对象， 通过设备日志、 网管报告、 信令数据来生成各类评估网络质量的 KPI(Key Performance Indicator , 关键绩效指标法)指标。 而这些 ΚΡΙ指标都无法直接反 映用户对于某种业务的真正感知。
为了能够获得准确的用户感知， 在现有技术中， 一般采用主观问卷、 测 试终端路测等方式； 其中， 主观问卷方式获得的结果相对准确， 但最终结果 与采样样本的数量、 分布有较大关系， 同时操作过程复杂、 成本较高； 而测 试终端路测的方式则需要投入大量测试人员、 测试终端来进行， 而且， 还会
由于测试范围受限， 从而使获得的评估结果反映移动数据网络用户体验质量 时准确度较低。
为此， 目前需要一种成本较低、 且可以使获得的评估结果准确反映移动 数据网络用户体验质量的感知方法。
发明内容
有鉴于此， 本发明实施例提供一种移动数据网络用户体验质量感知方法， 质量的目的。
本发明实施例是这样实现的：
一种移动数据网络用户体验质量感知方法， 其特征在于， 包括： 根据业务的不同， 以网络、 网元、 链路为分析对象， 通过设备日志、 网 管报告、 信令数据分别生成 KPI关键绩效指标； 并将各 KPI转换为无量纲参 数；
采用幂指数算法将 KPI转换为 KQI关键质量指标； 所述幂指数方法为， 将每种业务的业务特性按该业务特性， 按排序顺序生成感受因子序列， 以影 响用户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指 数构建 KPI转换 KQI的算法；
通过所述 KQI获得用户体验质量 QoS。
优选的， 在本发明实施例中， 所述业务包括语音业务、 彩信业务和数据 业务中的一种或任意组合。
优选的， 在本发明实施例中， 所述语音业务中用户感受影响程度排序由 重要到次要依次为： 呼叫接入、 呼叫保持和语音质量。
优选的， 在本发明实施例中， 所述数据业务中用户感受影响程度排序由 重要到次要依次为： 连接建立、 连接保持和服务质量。
优选的， 在本发明实施例中， 所述彩信业务中用户感受影响程度排序由 重要到次要依次为： 彩信发收成功和彩信接收延迟。 优选的， 在本发明实施例中， 所述将各 KPI转换为无量纲参数采用如下 公式：
A - min A .
newA = ( new _ max - new _ min) + new _ min
' max A - min A 其中， MinA为测量指标基准值； MaxA为测量指标挑战值； new_min为 标准化指标最小值， 用于确定标准化指标的标准化范围； new_max 为标准化 指标最大值， 用于确定标准化指标的标准化范围； Ai为指标测量值。
优选的， 在本发明实施例中， 还包括：
采用 KQI到 CEI的映射算法， 通过所述 KQI获得消费者预期指数 CEI。 优选的， 在本发明实施例中， 所述 KQI到 CEI的映射算法包括， 分别计 算各业务的业务权重。
从上述的技术方案可以看出， 在本发明实施例中， 通过根据业务特性的 不同， 将每种业务中的感受因子， 按照重要程度排序， 并通过采用幂指数算 法将 KPI转换为 KQI关键质量指标； 本发明实施例中的幂指数方法为， 将每 种业务的业务特性按该业务特性， 按排序顺序生成感受因子序列， 以影响用 户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指数构 建 KPI转换 KQI的算法； 由于本实施例中以影响用户感受程度高的感受因子 为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指数构建 KPI转换 KQI的算法； 从而使得对用户感受影响最大的感受因子对 KQI的影响最大， 从而使得 KQI 可以更加准确的反映用户对具体业务的感受。 进而也就是通过 KQI获得的用 户体验质量 QoS更加的准确。
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筒单地介绍， 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为本发明实施例中所述感知方法的步骤示意图。
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 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， 本领域普通技术人员在没有作 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。 户体验质量， 本发明实施例提供一种移动数据网络用户体验质量感知方法， 如图 1所示， 包括步骤：
Sll、 根据业务的不同， 以网络、 网元、 链路为分析对象， 通过设备日志、 网管报告、 信令数据分别生成 KPI关键绩效指标； 并将各 KPI转换为无量纲 参数；
在本步骤中， 主要是根据计算需要， 通过信令监测等方式获取业务相关 的网络性能指标， 具体的， 可以是以网络、 网元、 链路为分析对象， 通过设 备日志、 网管报告、 信令数据分别生成 KPI。 这些 KPI可以作为原始数据。
由于上述多个 KPI指标是具有不同量纲的， 如， 作为时延指标的 KPI, 其单位为秒； 而作为成功率指标的 KPI, 其单位为百分比； 还比如， 作为速率 指标的 KPI, 其单位为 Kbps。 因此， 在对 KPI指标进行聚合计算之前， 需要 通过标准化计算将生成的多个 KPI指标转换为无量纲的参数。
S12、 采用幂指数算法将 KPI转换为 KQI关键质量指标； 所述幂指数方 法为， 将每种业务的业务特性按该业务特性， 按排序顺序生成感受因子序列， 以影响用户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为 幂指数构建 KPI转换 KQI的算法；
由于根据业务特性的不同， 用户对业务的感受方式也是有所区别的， 具 体地说， 每种业务包括有多种感受因子， 每种感受因子对用户的感受影响是 不同， 为此， 在本发明实施例中， 将每种业务的感受因子排序， 以影响用户 感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指数构建
KPI转换 KQI的算法； 这样会使得对用户感受影响最大的感受因子对 KQI的 影响最大， 从而使得 KQI可以更加准确的反映用户对具体业务的感受。
具体的， 当业务 n的接入性能 KPI为最重要感受因子， 其次为持续性能， 然后是服务质量， 那么 KPI转换 KQI的算法可以根据如下的算式得出：
业务 nKQI=ln(业务 n接入性能 KPI业务 n持续性能 KPI霞議 ) S13、 通过所述 KQI获得用户体验质量 QoS。
由于在上述步骤中， 获取了 KQI, 此时， 可以通过 KQI获得用户体验质 量 QoS。
在本发明实施例中， 通过根据业务特性的不同， 将每种业务中的感受因 子， 按照重要程度排序， 并通过采用幂指数算法将 KPI转换为 KQI关键质量 指标； 本发明实施例中的幂指数方法为， 将每种业务的业务特性按该业务特 性， 按排序顺序生成感受因子序列， 以影响用户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指数构建 KPI转换 KQI的算法； 由于本 实施例中以影响用户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感 受因子为幂指数构建 KPI转换 KQI的算法； 从而使得对用户感受影响最大的 感受因子对 KQI的影响最大， 从而使得 KQI可以更加准确的反映用户对具体 业务的感受。 进而也就是通过 KQI获得的用户体验质量 QoS更加的准确。
进一步的， 在本发明实施例中， 业务可以包括语音业务、 彩信业务和数 据业务中的一种或任意组合。
优选的， 在本发明实施例中， 当需要获取的 QoS所对应的业务为语音业 务时， 语音业务中用户感受影响程度， 也就是感受因子的排序由重要到次要 依次为： 呼叫接入、 呼叫保持和语音质量。
优选的， 在本发明实施例中， 当需要获取的 QoS所对应的业务为数据时， 业务数据业务中用户感受影响程度， 也就是感受因子的排序由重要到次要依 次为： 连接建立、 连接保持和服务质量。
优选的， 在本发明实施例中， 当需要获取的 QoS所对应的业务为彩信业 务时， 彩信业务中用户感受影响程度， 也就是感受因子的排序由重要到次要 依次为： 彩信发收成功和彩信接收延迟。 优选的， 在本发明实施例中， 将各 KPI转换为无量纲参数采用如下公式：
A . - min A . newA = !■ ( new _ max - new _ mm) + new _ mm max A - min A
其中， MinA为测量指标基准值； MaxA为测量指标挑战值； new_min为 标准化指标最小值， 用于确定标准化指标的标准化范围； new_max 为标准化 指标最大值， 用于确定标准化指标的标准化范围； Ai为指标测量值。
进一步的， 在本发明实施例中， 还包括： 采用 KQI到 CEI的映射算法， 通过所述 KQI获得消费者预期指数 CEI。 优选的， 在本发明实施例中， KQI 到 CEI的映射算法包括， 分别计算各业务的业务权重。 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述， 每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处， 各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明， 使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。 对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的， 本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。 因此， 本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims
1、 一种移动数据网络用户体验质量感知方法， 其特征在于， 包括： 根据业务的不同， 以网络、 网元、 链路为分析对象， 通过设备日志、 网 管报告、 信令数据分别生成 KPI关键绩效指标； 并将各 KPI转换为无量纲参 数；
采用幂指数算法将 KPI转换为 KQI关键质量指标； 所述幂指数方法为， 将每种业务的业务特性按该业务特性， 按排序顺序生成感受因子序列， 以影 响用户感受程度高的感受因子为底， 以用户感受程度次之的感受因子为幂指 数构建 KPI转换 KQI的算法；
通过所述 KQI获得用户体验质量 QoS。
2、根据权利要求 1所述感知方法， 其特征在于， 所述业务包括语音业务、 彩信业务和数据业务中的一种或任意组合。
3、 根据权利要求 2所述感知方法， 其特征在于， 所述语音业务中用户感 受影响程度排序由重要到次要依次为： 呼叫接入、 呼叫保持和语音质量。
4、 根据权利要求 2所述感知方法， 其特征在于， 所述数据业务中用户感 受影响程度排序由重要到次要依次为： 连接建立、 连接保持和服务质量。
5、 根据权利要求 2所述感知方法， 其特征在于， 所述彩信业务中用户感 受影响程度排序由重要到次要依次为： 彩信发收成功和彩信接收延迟。
6、 根据权利要求 1所述感知方法， 其特征在于， 所述将各 KPI转换为无 量纲参数采用如下公式：
A - min A .
newA = ( new _ max - new _ min) + new _ min
max A - min A 其中， MinA为测量指标基准值； MaxA为测量指标挑战值； new_min为 标准化指标最小值， 用于确定标准化指标的标准化范围； new_max 为标准化 指标最大值， 用于确定标准化指标的标准化范围； Ai为指标测量值。
7、 根据权利要求 1所述感知方法， 其特征在于， 还包括：
采用 KQI到 CEI的映射算法， 通过所述 KQI获得消费者预期指数 CEI。
8、根据权利要求 7所述感知方法， 其特征在于， 所述 KQI到 CEI的映射 算法包括， 分别计算各业务的业务权重。
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