【技术实现步骤摘要】
一种视频业务播放卡顿的识别方法和装置
本专利技术实施例涉及移动通信
，更具体地，涉及一种视频业务播放卡顿的识别方法和装置。
技术介绍
目前，移动网络下视频业务流量的占比已经超过网页浏览类，业务的重要性日益凸显。为保障客户感知，提升网络优化与管控的能力，运营商迫切需要建立起精准的视频业务感知评价手段。而卡顿作为视频播放过程中最重要的评价指标，如何利用运营商的管道数据对其准确建模具有重要的意义。在现有的技术方案中，运营商主要通过利用DPI采集S1-U口的用户面XDR单据，对XDR中的下载速率、播放码率、视频初缓时长、TCP握手时延、GET响应时延等指标近似评估视频业务质量，主要针对的是播放准备阶段或总体播放质量的指标评价，如播放成功率、初缓时延、平均下载速率等。现有的技术方案通对S1-U口的用户面XDR解析虽具备下载速率、时延等KQI指标和播放码率等用户行为分析的能力，但并不具备准确评估播放过程中是否发生卡顿行为的能力。如视频播放下载速率同片源码率相关外，还受到终端存储空间，服务器步进管控策略等影响。初缓时...
【技术保护点】
1.一种视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，包括：/n提取视频业务的事务详细单据XDR中与用户体验或业务行为相关的指标，并基于预先得到的所述指标与卡顿行为的关联关系，识别所述XDR中是否存在卡顿行为。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，包括：
提取视频业务的事务详细单据XDR中与用户体验或业务行为相关的指标，并基于预先得到的所述指标与卡顿行为的关联关系，识别所述XDR中是否存在卡顿行为。
2.根据权利要求1所述的视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，并基于预先得到的所述指标与卡顿行为的关联关系，识别所述XDR中是否存在卡顿行为具体包括：
基于已训练的深度神经网络模型，对所述指标进识别处理，判断所述XDR中是否存在卡顿行为。
3.根据权利要求2所述的视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，基于已训练的深度神经网络模型前，还包括：
获取视频业务中含卡顿行为的XDR和不含卡顿行为的XDR，将含卡顿行为的XDR标记为卡顿单据，将不含卡顿行为的XDR标记为正常单据；
提取视频业务的XDR中与用户体验或业务行为相关的指标，所述XDR包括卡顿单据和正常单据；
以所述指标为深度神经网络DNN输入层的节点，以卡顿标签为对应输出层的节点，进行训练学习，得到用于识别XDR中是否存在卡顿行为的深度神经网络模型。
4.根据权利要求1或3所述的视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，提取视频业务的事务详细单据XDR中与用户体验或业务行为相关的指标，具体包括：
提取所述XDR中与用户体验或业务行为相关的指标字段，基于所述指标字段提取相应的指标数据，并组建初始指标集合；
对所述初始指标集合中的缺失值进行零值填充预处理，并以各个指标为维度进行数据归一化处理，得到指标数据集合。
5.根据权利要求3所述的视频业务播放卡顿的识别方法，其特征在于，获取视频业务中含卡顿行为的XDR和不含卡顿行为的XDR，包括：
对于自有视频业务，通过内嵌视...
【专利技术属性】
技术研发人员：李训文，王晨，尹皓玫，闻君，郑远哲，何泽峰，符哲蔚，叶炜荣，杨敬飞，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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