一种宽带用户质差定因方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种宽带用户质差定因方法及系统，属于网络服务技术领域，包括以下步骤：S1：构造量化用户感知指标；S2：确定影响因子；S3：确定阈值；S4：质差判断及定因。本发明专利技术基于用户IPTV观看数据，从主动识别感知质差问题和接受客户投诉质差问题将用户主观感受转换为客户量化方式来对感知质差问题定界；基于机器学习CART算法，搭建用户质差识别模型，并锁定链路设备OLT、ONU等设备性能中影响用户感知的主要质差因子；基于用户质差识别模型逆向推理出影响用户感知的由设备性能导致的用户感知阈值；增强了运营商对宽带网络质差问题发现的手段以及问题定位和优化的效率，基本实现先于用户发现，便于定位和解决问题，可有效提升客户感知的满意度。

【技术实现步骤摘要】
一种宽带用户质差定因方法及系统
本专利技术涉及网络服务
，具体涉及一种宽带用户质差定因方法及系统。
技术介绍
流量经营时代，建立以用户为感知中心的网络运营体系已经成为全球运营商的诉求。电信运营商的网络运维正从以网络为中心到以业务质量和用户感知为中心的转型，传统方式下各业务部门分段维护和运营，存在用户感知和网络指标“剪刀差”现象，即用户发生业务投诉了而网络性能指标看起来十分完美。如何评价用户感知差、如何定位影响用户感知差的原因？在实际中根据用户发送业务投诉，认为用户感知差，通过专家经验设置阈值，当网络性能指标超过阈值时确定业务质量问题。这种方式必定造成一定滞后效应，用户已经发生感知差，其中部分无法忍受网络质量对自己造成影响发生投诉，而另外一部分虽然没有投诉，若长期的感知差，有转网的潜在可能，对运营商来说将可能会出现用户流失现象。因此，提出一种宽带用户质差定因方法及系统。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：如何评价用户感知差及定位影响用户感知差的原因，提供了一种宽带用户质差定因方法。本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括以下步骤：S1：构造量化用户感知指标确定从用户主观感受到客户量化的用户感知相关的因子，构造量化用户感知指标；S2：确定影响因子构造质差识别模型的评价指标体系，确定用户感知相关的影响因子；S3：确定阈值确定影响用户感知的影响因子对应的阈值；S4：质差判断及定因计算单个用户是否出现感知质差现象以及影响因子和定因。更进一步地，在所述步骤S1中，量化后的用户感知指标具体包括点播加载时长B1、频道切换时长B2、丢包率B3、视频MOSB4、用户投诉信息B5、用户投诉工单B6。更进一步地，在所述步骤S1中，其中当如下指标之一发生时记用户感知差一次：(1)点播加载时长B1>3s；(2)频道切换时长B2>1s；(3)丢包率B3>0.5％；(4)视频MOSB4＜3.5；统计用户单位时间内发生用户感知差的次数记作Times，将threshold＝Times的均值+3*Times的标准差作为用户感知阈值，即当某单位时间内用户的Times大于等于threshold时，将此单位时间用户定义为质差用户；否则为非质差用户。更进一步地，在所述步骤S1中，当用户在某时段进行关于网络质量打电话投诉，将此单位时间用户也定义为质差用户。更进一步地，在所述步骤S2中，将用户所处的链路OLT设备上联口、OLT设备下联口、ONU(光猫)、机顶盒的性能数据作为识别用户质差的评价指标体系，然后基于机器学习CART算法，构造质差识别模型，根据特征重要性输出影响因子，确定用户感知相关的影响因子。更进一步地，评价指标体系包括：OLT上联口/下联口的总峰值流量、总流量、接受流量、发生流量、均值接受速率、端口占用率；OLT设备的发送光功率、接受光功率、电流、温度、电压；ONU设备的发送光功率、接受光功率、电流、温度、电压、光损；机顶盒软件版本号、内部版本号、EPG分组、EPG在线用户数、EPG最大用户数、码率类型、频流的清晰度。更进一步地，在所述步骤S3中，根据步骤S2构建的质差识别模型对应的决策树，将决策树的节点分支条件作为影响因子的阈值。更进一步地，在所述步骤S4中，对应需要判断的单个用户，将其对应的影响因子指标输入到质差识别模型的决策树中，叶节点的label表示其是否出现感知质差，所通过的节点即为影响因子，所满足的节点分支条件即为质差定因结果。本专利技术还提供了一种宽带用户质差定因系统，采用上述的质差定因方法进行质差定因工作，包括：量化指标构造模块，用于确定从用户主观感受到客户量化的用户感知相关的因子，构造量化用户感知指标；影响因子确定模块，用于构造质差识别模型的评价指标体系，确定用户感知相关的影响因子；阈值确定模块，用于确定影响用户感知的影响因子对应的阈值；质差定因模块，用于计算单个用户是否出现感知质差现象以及影响因子和定因；中央处理模块，用于向其他模块发出指令，完成相关动作；所述量化指标构造模块、影响因子确定模块、阈值确定模块、质差定因模块均与中央处理模块电连接。本专利技术相比现有技术具有以下优点：该宽带用户质差定因方法，基于用户IPTV观看数据从主动识别感知质差问题和接受客户投诉质差问题将用户主观感受转换为客户量化方式来对感知质差问题定界；基于机器学习CART算法，搭建用户质差识别模型，并锁定链路设备OLT、ONU等设备性能中影响用户感知的主要质差因子；基于用户质差识别模型逆向推理出影响用户感知的设备性能导致用户感知阈值；增强了运营商对宽带网络质差问题发现的手段以及问题定位和优化的效率，基本实现先于用户发现，定位和解决问题，可有效提升客户感知的满意度，值得被推广使用。附图说明图1是本专利技术实施例一中宽带用户质差定因方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例二中CART分类树算法的流程示意图。具体实施方式下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。实施例一如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种宽带用户质差定因方法，包括以下步骤：S1：构造量化用户感知指标确定从用户主观感受到客户量化的用户感知相关的因子，构造量化用户感知指标；S2：确定影响因子构造质差识别模型的评价指标体系，确定用户感知相关的影响因子；S3：确定阈值确定影响用户感知的影响因子对应的阈值；S4：质差判断及定因计算单个用户是否出现感知质差现象以及影响因子和定因。在所述步骤S1中，量化后的用户感知指标具体包括点播加载时长B1、频道切换时长B2、丢包率B3、视频MOSB4、用户投诉信息B5、用户投诉工单B6；其中当如下指标之一发生时记用户感知差一次：(1)点播加载时长B1>3s；(2)频道切换时长B2>1s；(3)丢包率B3>0.5％；(4)视频MOSB4＜3.5；统计用户单位时间(一天)内发生用户感知差的次数记作Times，将threshold＝均值(Times)+3*标准差(Times)作为用户感知阈值，即当某单位时间内用户的Times大于等于threshold时，将此单位时间用户定义为质差用户；否则为非质差用户。另外如果用户在某时段进行关于网络质量打电话投诉，将此单位时间用户也定义为质差用户；上述两个判断条件中投诉电话更重要。即无论用户感知阈值评估结果是质差还是非质差，当接到用户关于网络质量投诉电话，此用户在此单位时间内定义为质差用户。在所述步骤S2中，将用户所处的链路OLT设备上联口本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种宽带用户质差定因方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：构造量化用户感知指标/n确定从用户主观感受到客户量化的用户感知相关的因子，构造量化用户感知指标；/nS2：确定影响因子/n构造质差识别模型的评价指标体系，确定用户感知相关的影响因子；/nS3：确定阈值/n确定影响用户感知的影响因子对应的阈值；/nS4：质差判断及定因/n计算单个用户是否出现感知质差现象以及影响因子和定因。/n

【技术特征摘要】
1.一种宽带用户质差定因方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：构造量化用户感知指标
确定从用户主观感受到客户量化的用户感知相关的因子，构造量化用户感知指标；
S2：确定影响因子
构造质差识别模型的评价指标体系，确定用户感知相关的影响因子；
S3：确定阈值
确定影响用户感知的影响因子对应的阈值；
S4：质差判断及定因
计算单个用户是否出现感知质差现象以及影响因子和定因。


2.根据权利要求1所述的一种宽带用户质差定因方法，其特征在于：在所述步骤S1中，量化后的用户感知指标具体包括点播加载时长、频道切换时长、丢包率、视频MOS、用户投诉信息、用户投诉工单。


3.根据权利要求2所述的一种宽带用户质差定因方法，其特征在于：在所述步骤S1中，其中当如下指标之一发生时记用户感知差一次：
点播加载时长>3s；
频道切换时长>1s；
丢包率>0.5％；
视频MOS<3.5；
统计用户单位时间内发生用户感知差的次数记作Times，将threshold＝Times的均值+3*Times的标准差作为用户感知阈值，即当某单位时间内用户的Times大于等于threshold时，将此单位时间用户定义为质差用户；否则为非质差用户。


4.根据权利要求3所述的一种宽带用户质差定因方法，其特征在于：在所述步骤S1中，当用户在某时段进行关于网络质量打电话投诉，将此单位时间用户同样定义为质差用户。


5.根据权利要求4所述的一种宽带用户质差定因方法，其特征在于：在所述步骤S2中，将用户所处的链路OLT设备上联口、OLT设备下联口、ONU、机顶盒的性能数据作为识别用户质差的评价指标体系，然后基于机器学习CART算法，构造...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，冯强中，林雪勤，盛刚，
申请(专利权)人：科大国创云网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34