用户感知画像分析的方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种用户感知画像分析的方法、装置、设备和介质。该方法包括：将无线指标样本数据作为训练数据，用户业务感知样本数据作为目标数据，训练预设神经网络模型，得到用户感知分析模型；基于用户感知分析模型，对无线指标数据进行学习，得到用户感知数据，用户感知数据包括：业务登录成功率和业务登录时延；根据业务登录成功率以及业务登录成功率的预估分值，确定业务登录成功率函数；依据业务登录时延以及业务登录时延的预估分值，确定业务登录时延函数；通过业务登录成功率函数和业务登录时延函数，得到用户感知分值。根据本发明专利技术的实施例，能够更加准确的对用户感知进行画像分析。

Method, device, equipment and medium of user perception profile analysis

【技术实现步骤摘要】
用户感知画像分析的方法、装置、设备和介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种用户感知画像分析的方法、装置、设备和介质。
技术介绍
用户感知是用户与服务系统之间互动过程中的真实瞬间，是影响用户服务感知的直接来源。服务质量很大程度上取决于用户感知，用户感知又以服务接触能力为基础。目前，对于用户的感知分析仅是依靠对各种指标的测量和分析，仅仅基于指标的各项参数去评估用户的感知情况。而没有将指标与用户感知情况进行关联，即基于指标和用户感知情况之间的内在联系去评估用户的感知情况。因此，存在无法得到准确的用户感知画像的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种用户感知画像分析的方法、装置、设备和介质，能够提高测试数据的管理效率。本专利技术实施例的一方面，提供一种用户感知画像分析的方法，该方法包括：将无线指标样本数据作为训练数据，用户业务感知样本数据作为目标数据，训练预设神经网络模型，得到用户感知分析模型；基于用户感知分析模型，对无线指标数据进行学习，得到用户感知数据，用户感知数据包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户感知画像分析的方法，其特征在于，包括：/n将无线指标样本数据作为训练数据，用户业务感知样本数据作为目标数据，训练预设神经网络模型，得到用户感知分析模型；/n基于所述用户感知分析模型，对无线指标数据进行学习，得到用户感知数据，所述用户感知数据包括：业务登录成功率和业务登录时延；/n根据所述业务登录成功率以及所述业务登录成功率的预估分值，确定业务登录成功率函数；/n依据所述业务登录时延以及所述业务登录时延的预估分值，确定业务登录时延函数；/n通过所述业务登录成功率函数和所述业务登录时延函数，得到用户感知分值。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户感知画像分析的方法，其特征在于，包括：
将无线指标样本数据作为训练数据，用户业务感知样本数据作为目标数据，训练预设神经网络模型，得到用户感知分析模型；
基于所述用户感知分析模型，对无线指标数据进行学习，得到用户感知数据，所述用户感知数据包括：业务登录成功率和业务登录时延；
根据所述业务登录成功率以及所述业务登录成功率的预估分值，确定业务登录成功率函数；
依据所述业务登录时延以及所述业务登录时延的预估分值，确定业务登录时延函数；
通过所述业务登录成功率函数和所述业务登录时延函数，得到用户感知分值。


2.根据权利要求1所述用户感知画像分析的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型包括：反向传播BP神经网络。


3.根据权利要求1所述用户感知画像分析的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型的训练函数包括：正切S型传递函数tansig和/或线性函数purelin，所述预设神经网络模型的损失函数包括：均方误差MSE。


4.根据权利要求1所述用户感知画像分析的方法，其特征在于，所述根据所述业务登录成功率以及所述业务登录成功率的预估分值，确定业务登录成功率函数，包括：
确定所述业务登录成功率以及所述业务登录成功率的预估分值的散点图；
基于所述散点图，确定所述登录成功率函数。


5.根据权利要求1所述用户感知画像分析的方法，其特征在于，所述依据所述业务登录时延以及所述业务登录时延的预估分值，确定业务登录时延函数，包括：
确定业务登录时延以及业务登录时延的预估分值的散点图；
基于所述散点图，确定所述业务登录时延函数。


6.根据权利要求1所述用户感知画像分析的方法，其特征在于，所述通过所述业务登录成功率函数和所述业务登录时延函数，得到用户感知分值，包括：
通过所述业务登录成功率函数，得到业务成功率得分；
基于所述业务登录时延函数，得到业务时延得分；
按照预设比例将所述业务成功率得分和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏钞，
申请(专利权)人：中国移动通信集团四川有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51