一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统。所述方法包括：获取预设天数的MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源；利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系；将关联关系作为分析结果输出。所述系统用于执行所述方法。本发明专利技术实施例通过居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系，从而能够高效、准确的分析居民区的网络覆盖情况。

A method and system for analyzing the capacity of residential area network based on large data

An embodiment of the invention provides a method and system for analyzing the capacity of a residential area network based on large data. The method comprises: acquiring MRO data, preset days residential area information, a wide area information, LTE signaling and home customer resources; the use of residential area and residential area residents association model, wireless resident user association model, residential area and a wide area correlation model and wide potential target user identification model analysis the relationship between residential areas, get home and wide area wireless cell; correlation analysis results as the output will be. The system is used to execute the method described. The embodiment of the invention of residential and residential district residents association model, wireless resident user association model, residential area and a wide area correlation model and iehiro potential target user identification model is analyzed and the relationship between residential areas, get home and wide area wireless cell, which can efficiently and accurately analyze residential area network coverage.

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统
本专利技术实施例涉及大数据处理
，尤其涉及一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统。
技术介绍
随着4G和宽带业务在经过网络和市场规模发展后，越来越需要我们开展精细化的网络建设和营销。面向网络方面，4G深度覆盖：通过对MR、测试、投诉等数据的分场景分析，当前网络的主要问题集中在城市高层室内、居民区。2017年将减少4G宏站建设，重点开展4G深度覆盖建设。目前正在实行宽带光改政策，20兆以下低带宽用户离网率是20兆以上高带宽用户的2倍，而加快存量用户提速提价的前提是完成存量FTTB居民区的光改。另外，大量移动4G用户习惯到家后手机连WIFI上网，导致4G流量激发受限。面向市场方面，市场部门希望通过信令大数据识别出用户终端连接WIFI上网的行为，针对移动终端WIFI连移动宽带、移动终端WIFI连异网宽带、异网终端WIFI连移动宽带三种行为针对性开展流量激发或异网策反营销。因此，充分了解覆盖居民区网络情况有助于进行网络优化、规划建设、市场营销等工作的开展。目前，对网络覆盖居民区情况都是通过人工去现场调查，这样不仅效率底下，而且可能由于人的主观因素等导致分析结果不准确。因此如何高效、准确的对居民区的网络覆盖情况进行分析是现如今亟待解决的课题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于大数据的居民区网络能力分析方法，包括：获取预设天数的数据源信息，所述数据源信息包括：MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源；根据所述MRO数据、所居民区信息、所家宽小区信息和所LTE信令，利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系；将所述居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系作为分析结果输出。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于大数据的居民区网络能力分析系统，包括：数据源层、采集层、存储与处理层和应用层；所述数据源层用于提供数据源，所述数据源包括MRO数据、居民区信息、家宽小区信息和LTE信令；所述采集层用于从所述数据源层采集数据源；所述存储与处理层用于对采集到的所述数据源进行处理，获得居民区分别与无线小区、常驻用户家宽小区和潜在用户之间的关联关系，并将所述关联关系存储到数据库中；所述应用层用于获取查询请求，根据所述查询请求从对应的数据库中获取数据，并将获取到的数据返回。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的方法步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的方法步骤。本专利技术实施例提供的一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统，通过根据MRO数据、居民区信息、家宽小区信息和LTE信令，利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系，从而能够高效、准确的分析居民区的网络覆盖情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例提供的一种基于大数据的居民区网络能力分析方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的居民区与无线小区关联模型建立流程示意图；图3为基于信令识别用户常驻居民区流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的基于语音话单识别用户常驻居民区流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的居民区与家宽小区关联模型建立流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的家宽潜在目标用户识别模型建立流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的居民区与无线小区关联关系示意图；图8为本专利技术实施例提供的居民区常驻用户列表示意图；图9为本专利技术实施例提供的居民区与家宽小区关联列表示意图；图10为本专利技术实施例提供的家宽潜在目标用户列表示意图；图11为本专利技术实施例提供的一种基于大数据的居民区网络能力分析系统结构示意图；图12为本专利技术实施例提供的基于大数据的居民区网络能力分析系统业务架构图；图13为本专利技术实施例提供的电子设备实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的一种基于大数据的居民区网络能力分析方法流程示意图，如图1所示，所述方法，包括：步骤101：获取预设天数的数据源信息，所述数据源信息包括：MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源；具体的，系统获取预设天数的数据源信息，其中，预设天数可以为七天，也可以根据实际情况进行调整，数据源信息包括MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源，还可以包括家客XDR、网优平台数据、经分数据和ARCGIS数据等，以上数据有的来自各个基站，有的来自其他设备。步骤102：根据所述MRO数据、所述居民区信息、所述家宽小区信息和所述LTE信令，利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系；具体的，根据MRO数据、居民区信息、家宽小区信息和LTE信令输入到对应的模型中，即将MRO数据和居民区信息输入到居民区与无线小区关联模型中，得到居民区与无线小区的关联关系，即某一个居民区中包括哪些无线小区。根据LTE信令和居民区与无线小区关联模型可以获得居民区与常驻用户对应的常驻无线小区的关联关系。将家宽小区信息和居民区信息输入到居民区与家宽小区关联模型中，得到居民区与家宽小区的关联关系。将家客资源输入到家宽潜在目标用户识别模型中，获得开通目标运营商宽带的用户、开通竞争对手运营商宽带的用户以及没有开通宽带的用户。应当说明的是，居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型都是预先建立的。步骤103：将所述居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系作为分析结果输出。具体的，通过利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，得到分析结果后，将分析结果中的居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系输出，用以相关管理人员进行有针对性的网络优化、规划建设、市场营销等工作。本专利技术实施例通过根据MRO数据、居民区信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的居民区网络能力分析方法，其特征在于，包括：获取预设天数的数据源信息，所述数据源信息包括：MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源；根据所述MRO数据、所述居民区信息、所述家宽小区信息和所述LTE信令，利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系；将所述居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系作为分析结果输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的居民区网络能力分析方法，其特征在于，包括：获取预设天数的数据源信息，所述数据源信息包括：MRO数据、居民区信息、家宽小区信息、LTE信令和家客资源；根据所述MRO数据、所述居民区信息、所述家宽小区信息和所述LTE信令，利用居民区与无线小区关联模型、居民区常驻用户关联模型、居民区与家宽小区关联模型和家宽潜在目标用户识别模型进行分析，获得居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系；将所述居民区、无线小区和家宽小区之间的关联关系作为分析结果输出。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：获取所述预设天数的用户的MRO数据和所述居民区信息；所述MRO数据包括TA值和AOA值，所述居民区信息包括居民区经纬度；根据每一用户的MRO数据中的所述TA值和所述AOA值计算获得所述每一用户对应的无线小区信息，所述无线小区信息包括小区经纬度；根据所述居民区经纬度和所述小区经纬度获得居民区与所述无线小区的关联关系，并根据属于目标无线小区的居民区对应的天数进行降序排序；获取排序第一的居民区作为所述目标无线小区的归属居民区，以获得所述居民区与无线小区关联模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：获取所述预设天数中每天预设时间段内目标用户产生的LTE信令，所述LTE信令包括产生所述LTE信令对应的无线小区以及对应的用户信息；根据天数对产生LTE信令对应的无线小区进行降序排序，获取排序靠前的预设个数的无线小区作为所述目标用户的常驻无线小区；根据所述居民区与无线小区关联模型，获取所述常驻无线小区与所述居民区的关联关系，以获得所述居民区常驻用户关联模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述居民区信息包括居民区经纬度，所述家宽小区包括家宽小区经纬度，所述方法，还包括：根据所述居民区经纬度和所述家宽小区经纬度进行匹配，若判断获知目标家宽小区经纬度与第一目标居民区经纬度匹配，则将所述目标家宽小区与目标居民区进行关联，获得第一关联关系结果集；对不匹配的家宽小区根据预设大小进行栅格划分获得多个栅格，若判断获知目标栅格对应的栅格经纬度与第二目标居民区经纬度匹配，则将所述目标栅格对应的家宽小区与所述第二目标居民区进行关联，获得第二关联关系结果集；根据所述第一关联关系结果集和所述第二关联关系结果集获得所述居民区与家宽小区关联模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王迪，于洁，
申请(专利权)人：北京市天元网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11