无线网络感知原因分析方法、装置、设备和介质与流程

本技术涉及互联网，尤其涉及一种无线网络感知原因分析方法、装置、设备和介质。

背景技术：

1、移动互联网业务的爆炸式增长，使得市场化竞争愈发激烈，如何不断改善业务质量，带来更好的用户感知已成为行业共识；但网络感知是运营商无法直接操作、优化、改善的。

2、现有技术中为了保证用户感知，通过采集终端数据、空口信令数据、互联网ip(internet protocol，网际互连协议)数据、客户端业务运行情况数据等，对应无线、终端、客户端、sp(serviceprovider)平台和核心网五个维度的质差因子进行分析比较，找出对业务的用户感知质差影响大的维度，以进行下一步故障排查。但是，这样处理方式对数据要求高，适用性不广。

3、因此，亟待提出一种可以解决以上问题的处理方法。

技术实现思路

1、本技术提供一种无线网络感知原因分析方法、装置、设备和介质，用以解决现有技术中排查影响用户感知的原因的过程对数据要求高，适用性不广的问题。

2、第一方面，本技术提供一种无线网络感知原因分析方法，包括：

3、根据服务对象上传的卡顿参数，获取第一卡顿基站，其中，所述卡顿参数中包括所述第一卡顿基站的标识；

4、根据预设距离，获取所述第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站；

5、获取所述第一卡顿基站对应的第一kpi数据，以及所述非第一卡顿基站对应的第二kpi数据，其中，所述第一kpi数据和所述第二kpi数据均包括多种指标类型，且所述第一kpi数据的指标类型和所述第二kpi数据的指标类型相同；

6、将所述第一卡顿基站和所述第一kpi数据作为正样本，将所述非第一卡顿基站和所述第二kpi数据作为负样本，输入训练好的树模型进行排序，得到指标类型的重要性排序。

7、在一种可能的实现方式中，所述根据服务对象上传的卡顿参数，获取第一卡顿基站，包括：

8、获取所述服务对象上传的卡顿参数中的第二卡顿基站的标识，其中，每个所述第二卡顿基站的标识对应一个第二卡顿基站；

9、获取所述第二卡顿基站的标识对应的所述服务对象的连接次数和卡顿次数；

10、根据所述连接次数和所述卡顿次数，获取所述第二卡顿基站的卡顿率；

11、根据所述卡顿率在所述第二卡顿基站中获取所述第一卡顿基站。

12、在一种可能的实现方式中，所述根据所述连接次数和所述卡顿次数，获取所述第二卡顿基站的卡顿率，包括：

13、获取所述卡顿次数和所述连接次数的比值，得到所述第二卡顿基站的卡顿率；

14、所述根据所述卡顿率在所述第二卡顿基站中获取所述第一卡顿基站，包括：

15、若所述卡顿率大于等于第一预设阈值，则确认所述第二卡顿基站为第一卡顿基站。

16、在一种可能的实现方式中，所述根据预设距离，获取所述第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站，包括：

17、根据所述第一卡顿基站的服务范围，获取所述预设距离；

18、以所述第一卡顿基站为中心，以所述预设距离为半径，获取所述第一卡顿基站的关联区域；

19、在所述关联区域中，获取所述第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站。

20、在一种可能的实现方式中，所述以所述第一卡顿基站为中心，以所述预设距离为半径，获取所述第一卡顿基站的关联区域，包括：

21、获取所述第一卡顿基站的经纬度信息，并根据所述经纬度信息确认所述关联区域的中心点；

22、以所述中心点为中心，以所述预设距离为半径，获取所述第一卡顿基站的关联区域。

23、在一种可能的实现方式中，所述得到指标类型的重要性排序之后，所述方法还包括：

24、根据第二预设阈值，确认所述指标类型的保留量；

25、根据所述保留量，按照所述指标类型的重要性大小，从大到小选出保留指标类型。

26、在一种可能的实现方式中，所述输入训练好的树模型进行排序之前，所述方法还包括：

27、获取第三卡顿基站的第三kpi数据，以及获取所述第三卡顿基站关联的非第二卡顿基站的第四kpi数据；

28、将所述第三卡顿基站和所述第三kpi数据作为正样本，将所述非第二卡顿基站和所述第四kpi数据作为负样本，输入初始树模型进行训练，得到训练好的树模型。

29、第二方面，本技术提供一种无线网络感知原因分析装置，包括：

30、第一获取模块，用于根据服务对象上传的卡顿参数，获取第一卡顿基站，其中，所述卡顿参数中包括所述第一卡顿基站的标识；

31、第一处理模块，用于根据预设距离，获取所述第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站；

32、第二获取模块，用于获取所述第一卡顿基站对应的第一kpi数据，以及所述非第一卡顿基站对应的第二kpi数据，其中，所述第一kpi数据和所述第二kpi数据均包括多种指标类型，且所述第一kpi数据的指标类型和所述第二kpi数据的指标类型相同；

33、第二处理模块，用于将所述第一卡顿基站和所述第一kpi数据作为正样本，将所述非第一卡顿基站和所述第二kpi数据作为负样本，输入训练好的树模型进行排序，得到指标类型的重要性排序。

34、第三方面，本技术提供一种无线网络感知原因分析设备，包括：至少一个处理器和存储器；

35、所述存储器存储计算机执行指令；

36、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上所述的无线网络感知原因分析方法。

37、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的无线网络感知原因分析方法的步骤。

38、本技术提供的一种无线网络感知原因分析方法、装置、设备和介质，根据服务对象上传的卡顿参数，获取第一卡顿基站，其中，所述卡顿参数中包括所述第一卡顿基站的标识；根据预设距离，获取所述第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站；获取所述第一卡顿基站对应的第一kpi数据，以及所述非第一卡顿基站对应的第二kpi数据，其中，所述第一kpi数据和所述第二kpi数据均包括多种指标类型，且所述第一kpi数据的指标类型和所述第二kpi数据的指标类型相同；将所述第一卡顿基站和所述第一kpi数据作为正样本，将所述非第一卡顿基站和所述第二kpi数据作为负样本，输入训练好的树模型进行排序，得到指标类型的重要性排序。

39、上述方法中，通过基站的服务对象上传的卡顿参数，确认该服务对象产生卡顿的第一卡顿基站；并且根据预设距离，确认与第一卡顿基站关联的非第一卡顿基站，即服务对象连接上未产生卡顿的基站；第一卡顿基站和非第一卡顿基站都有kpi数据，分别为第一kpi数据和第二kpi数据，并且两个kpi数据对应的指标类型相同；将第一卡顿基站和第一kpi数据作为正样本，将非第一卡顿基站和第二kpi数据作为负样本，输入训练好的树模型，可以得到各个指标类型的重要性排序，越是重要性大的指标类型，越有可能是导致卡顿的原因，最终方便有效地确认出影响用户感知的原因；后续可以及时对相应指标类型进行调整，保证用户感知良好。