一种基于知识图谱的通信网络运维方法和运维装置与流程

本发明涉及通信网络运维，特别是涉及一种基于知识图谱的通信网络运维方法和运维装置。

背景技术：

1、近年来，随着5g网络技术的发展，运营商对网络运维技术也提出了新的要求。为了进一步提升通信网络的自动化、智能化、以及敏捷运营和服务能力，自智网络也应运而生，为用户提供零等待、零接触、零故障的极致体验。自智网络围绕着通信网络全生命周期规、建、维、优、营、资的6个运维域展开，对运维人员的能力提出了新的要求。然而在运维知识复杂化和运维场景多样化的情况下，运维人员的能力和水平却无法得到及时提升。当前，网络运维知识来源于运维人员的经验总结，存在更新滞后，普适性不足，无法应对自智网络出现的新问题。同时，运维人员的经验知识会随着人员变动而出现流失情况。同时，人力资源老龄化也对未来自智网络的实施带来隐患，虽然老龄人力资源具有丰富的经验，但也存在学习能力下降、记忆能力减退、遗忘速度加快等显著特征，对通信网络运维的效率和质量也存在潜在的影响。

2、为了降低自智网络中需要人工参与的运维工作面临的上述挑战，有必要采用新的技术手段，将运维经验转换为运维知识，并将运维知识有效地呈现给运维人员，降低运维人员工作过程的认知负担，提高运维人员的运维工作效率和质量。对于运维经验的知识化，可通过知识图谱技术(knowledge graph，kg)建立经验知识库。知识图谱是一种语义化的网络，它利用实体、关系和属性描述不同概念和概念之间的相互关系，在信息检索、知识问答和内容推荐等系统中有广泛的应用。智能运维过程中采用知识图谱能够持续对新的运维状态、行为和结果进行关联和学习，不断系统化和积累新知识并扩展应用到新的场景，实现智能运维的分析与决策。

3、鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供一种基于知识图谱的通信网络运维方法和运维装置，解决在运维知识复杂化和运维场景多样化的情况下，运维人员的经验知识满足不了运维需求，导致运维人员在进行运维任务的过程中，认知负担重、运维工作效率低和运维工作质量差的问题。

2、本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种基于知识图谱的通信网络运维方法，包括：

4、构建智能运维领域本体库；

5、对各类数据源进行知识抽取得到实体数据，将所述实体数据储存在所述智能运维领域本体库中，以逐步构建智能运维知识图谱；

6、获取运维任务，对所述运维任务进行解析得到关键词，以关键词匹配所述智能运维知识图谱中的运维方案；

7、获取运维人员的能力等级，根据运维人员的能力等级以不同的可视化形式呈现所述运维方案。

8、进一步地，所述对各类数据源进行知识抽取得到实体数据，将所述实体数据储存在所述智能运维领域本体库中，以逐步构建智能运维知识图谱具体包括：

9、从通信网络运维文档、通信网络运维案例相关论文和相关网页数据中抽取出运维数据；

10、对于文本类的运维数据，从该运维数据的文本信息获取实体数据，并将实体数据填充到所述智能运维知识图谱中对应的节点，以逐步构建所述智能运维知识图谱；

11、对于非文本类的运维数据，通过人工方式进行实体抽取，人工填写该运维数据的标签，并添加非文本类运维数据的链接作为实体数据，并将标签和链接与所述智能运维知识图谱中对应的节点关联。

12、进一步地，获取运维任务，对所述运维任务进行解析得到关键词，以关键词匹配所述智能运维知识图谱中的运维方案包括：

13、以所述运维任务中表述的故障状态、故障现象和/或故障特征作为关键词；

14、通过所述关键词的语义相似性对所述智能运维知识图谱进行语义搜索，得到与所述关键词相似度最高的通信网络故障作为搜索结果；

15、输出与该搜索结果相关联的运维方案。

16、进一步地，所述通过所述关键词的语义相似性对所述智能运维知识图谱进行语义搜索，得到与所述关键词相似度最高的通信网络故障作为搜索结果包括：

17、基于所述关键词构建现网故障特征序列；

18、将所述现网故障特征序列与所述智能运维知识图谱的多个参照故障特征序列依次进行相似度计算，得到相似度计算结果；

19、根据所述相似度计算结果构建当前运维任务的通信网络故障与所述智能运维知识图谱中多个通信网络故障之间的相似度矩阵；

20、从所述相似度矩阵中选取相似度最高的通信网络故障作为搜索结果；

21、其中，一个故障特征序列对应一个通信网络故障。

22、进一步地，所述现网故障特征序列包括多个现网故障特征属性，所述现网故障特征属性包括现网离散特征属性和现网连续特征属性；每个所述参照故障特征序列均包括参照离散特征属性和参照连续特征属性；

23、所述将所述现网故障特征序列与所述智能运维知识图谱的多个参照故障特征序列依次进行相似度计算，得到相似度计算结果包括：

24、从所述现网故障特征序列中获取现网连续特征属性，根据所述现网连续特征属性建立第一连续特征序列；

25、对于每个参照故障特征序列而言，从所述参照故障特征序列中获取参照连续特征属性，根据所述参照连续特征属性建立第二连续特征序列；

26、在第二连续特征序列中，查找与连续特征xi的特征属性相同的连续特征yi，并获取连续特征xi与连续特征yi之间的差异值，其中，连续特征xi为所述第一连续特征序列中第i个连续特征；

27、对全部的差异值进行求和得到第一连续特征序列与第二连续特征序列之间的连续量的差异总和；

28、根据所述现网故障特征序列所包含的全部故障特征属性、所述参照故障特征序列所包含的全部故障特征属性、现网连续特征总数和所述差异总和得到相似度结算结果。

29、进一步地，所述在第二连续特征序列中，查找与连续特征xi的特征属性相同的连续特征yi，并获取连续特征xi与连续特征yi之间的差异值包括：

30、获取所述第一连续特征序列中第i个连续特征xi的连续量取值范围的最大值ei；

31、在第二连续特征序列中，查找与连续特征xi的特征属性相同的连续特征yi，获取连续特征xi与连续特征yi的第一差值，并获取所述第一差值的绝对值与所述最大值ei之间的比值；

32、获取预设数值与该比值的第二差值，将所述第二差值作为连续特征xi与连续特征yi之间的差异值。

33、进一步地，所述获取运维人员的能力等级，根据运维人员的能力等级以不同的可视化形式呈现所述运维方案包括：

34、识别运维人员的特征，根据所述特征从所述智能运维知识图谱中获取运维人员的能力等级；

35、根据运维人员的能力等级，以不同的可视化形式呈现所述运维方案；

36、其中，运维人员的能力等级由运维人员的年龄、性别、技术等级、受教育水平、工作经验和/或运维次数决定。

37、进一步地，所述运维方法还包括：

38、当运维人员按照运维方案进行运维后，采集运维人员的操作次数以及运维质量信息，并反馈到所述智能运维知识图谱中，以更新运维人员的能力等级。

39、进一步地，所述构建智能运维领域本体库包括：

40、根据传输网络的类型及机房的分布对硬件设备进行划分得到至少一个设备类型，基于全部的设备类型构建网络设备本体；

41、根据设备的告警、性能或状态对故障现象进行划分得到至少一种故障类型，基于全部的故障类型构建故障现象本体；

42、根据硬件故障和软件故障对故障原因进行划分得到至少一种原因类型，基于全部的原因类型构建故障原因本体；

43、根据运维工具、运维规范、注意事项以及运维流程构建运维方法本体；

44、根据运维人员的基本信息以及运维人员的能力等级信息构建运维人员本体；

45、根据网络设备本体、故障现象本体、故障原因本体、运维方法本体和运维人员本体，构建所述智能运维领域本体库。

46、第二方面，本发明还提供一种通信网络运维装置，用于实现第一方面所述的基于知识图谱的通信网络运维方法，所述通信网络运维装置包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成第一方面所述的通信网络运维方法。

47、在本发明实施例中，通过从各类数据源进行知识抽取得到实体数据，将所述实体数据储存在所述智能运维领域本体库中，以逐步构建智能运维知识图谱；然后针对运维任务，以运维任务中的关键词匹配所述智能运维知识图谱中的运维方案；最后获取运维人员的能力等级，根据运维人员的能力等级以不同的可视化形式呈现所述运维方案。本发明实施例通过智能运维知识图谱将运维经验转换为运维知识，根据实际的运维任务在知识图谱中查找与之对应的运维方案，以运维人员所匹配的方式呈现运维方案，从而将运维知识有效地呈现给运维人员，本发明实施例能够将面向不同场景的复杂运维知识，根据运维人员的能力等级和工作内容进行适应性呈现，最终达到降低运维人员工作过程的认知负担、提高运维人员的运维工作效率和工作质量的目的。