室内外数据处理方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种室内外数据处理方法、装置和存储介质，涉及移动通信技术领域。室内外数据处理方法包括：根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度；根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对置信度进行修正；根据预设的阈值，确定可信的测量报告数据，并将相应的用户室内外属性作为测量报告数据的标记值；采用可信的测量报告数据对深度学习模型进行训练，获得用于分离室内测量报告数据和室外测量报告数据的分类模型。从而，可以自动化地构建具有更准确的标记结果的室内外测量报告数据作为训练数据，使得通过有监督训练得到的模型具有更高的室内外数据分离准确率。

【技术实现步骤摘要】
室内外数据处理方法、装置和存储介质
本专利技术涉及移动通信
，特别涉及一种室内外数据处理方法、装置和存储介质。
技术介绍
基于网络的测量报告(MeasurementReport，简称：MR)数据、资源数据、地理图层等数据，可以结合大数据技术和人工智能AI技术进行LTE无线网络的维护与优化工作。目前尚未有一种可以全网开展的低成本采集室内、室外样本数据的方法进行有监督的训练过程。在相关技术中，区分室内MR的算法多采用自定义规则算法。例如，根据RSRP(ReferenceSignalReceivingPower，参考信号接收功率)强弱等信息赋予MR室内室外权重；或者，采用聚类等无监督的机器学习算法。
技术实现思路
专利技术人经过分析后发现，基于RSRP强弱的方法主要通过信号强度与阈值的比较结果判定MR数据的室内外属性，这依据是室内信号强度弱于室外的网络优化经验。然而，实际上室内信号强于室外的场景并不少见。因此，无线信号的强弱与MR室内外属性并无强关联，基于阈值的判定类算法的准确率并不高。而无监督的机器学习算法相对于有监督的深度学习算法而言准确率较低。本专利技术实施例所要解决的一个技术问题是：如何提高室内外MR数据分离的准确性。根据本专利技术一些实施例的第一个方面，提供一种室内外数据处理方法，包括：根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度；根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对置信度进行修正；根据预设的阈值，确定可信的测量报告数据，并将相应的用户室内外属性作为测量报告数据的标记值；采用可信的测量报告数据对深度学习模型进行训练，获得用于分离室内测量报告数据和室外测量报告数据的分类模型。在一些实施例中，测量报告数据中的每条数据包括预设时长内的一个或多个测量报告的信息。在一些实施例中，根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度包括：根据测量报告数据，确定用户移动性特征；根据用户移动性特征确定用户室内外属性以及相应的置信度。在一些实施例中，根据测量报告数据中各个测量报告中的信号强度的统计结果，确定信号波动信息以作为用户移动性特征；在信号波动信息的值大于预设的波动阈值情况下确定用户的室内外属性为室外，以及在信号波动信息的值不大于波动阈值情况下确定用户的室内外属性为室内；根据信号波动信息的值与波动阈值的差距，确定用户室内外属性的置信度。在一些实施例中，根据测量报告数据中各个测量报告中的小区标识确定在预设时长内的切换次数，作为用户移动性特征；在切换次数大于预设的次数阈值情况下确定用户的室内外属性为室外，以及在切换次数不大于次数阈值情况下确定用户的室内外属性为室内；根据切换次数与次数阈值的差距，确定用户室内外属性的置信度。在一些实施例中，用户接入数据包括小区基础数据、家庭宽带上网数据中的至少一种；小区基础数据包括小区为室外站或室内站的标识，以及用户的接入时间；家庭宽带上网数据包括用户的接入时间。在一些实施例中，根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对置信度进行修正包括：在根据用户接入数据判断用户接入了室内接入网的情况下，如果用户室内外属性为室内，则提高相应的置信度，否则降低相应的置信度；在根据用户接入数据判断用户接入了室外接入网的情况下，如果用户室内外属性为室内，则降低相应的置信度，否则提高相应的置信度。在一些实施例中，室内外数据处理方法还包括：获取待测的测量报告数据；将的待测的测量报告数据输入到训练后的分类模型中，获得分类模型输出的分类结果。根据本专利技术一些实施例的第二个方面，提供一种室内外数据处理装置，包括：置信度初步确定模块，被配置为根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度；置信度修正模块，被配置为根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对置信度进行修正；数据标记模块，被配置为根据预设的阈值，确定可信的测量报告数据，并将相应的用户室内外属性作为测量报告数据的标记值；训练模块，被配置为采用可信的测量报告数据对深度学习模型进行训练，获得用于分离室内测量报告数据和室外测量报告数据的分类模型。在一些实施例中，室内外数据处理装置还包括：预测模块，被配置为获取待测的测量报告数据，并将的待测的测量报告数据输入到训练后的分类模型中，获得分类模型输出的分类结果。根据本专利技术一些实施例的第三个方面，提供一种室内外数据处理装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行前述任意一种室内外数据处理方法。根据本专利技术一些实施例的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任意一种室内外数据处理方法。上述专利技术中的一些实施例具有如下优点或有益效果：本专利技术可以对基于测量报告对用户行为进行分析，得到初步估计的用户室内外属性和相应的置信度，再进一步根据用户接入数据筛选高可信度的室内外测量报告数据。从而，可以自动化地构建具有更准确的标记结果的室内外测量报告数据作为训练数据，使得通过有监督训练得到的模型具有更高的室内外数据分离准确率。通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了根据本专利技术一些实施例的室内外数据处理方法的流程示意图。图2示出了根据本专利技术一些实施例的室内外数据处理装置的结构示意图。图3示出了根据本专利技术另一些实施例的室内外数据处理装置的结构示意图。图4示出了根据本专利技术又一些实施例的室内外数据处理装置的结构示意图。具体实施方式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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。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。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内外数据处理方法，包括：/n根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度；/n根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对所述置信度进行修正；/n根据预设的阈值，确定可信的测量报告数据，并将相应的用户室内外属性作为测量报告数据的标记值；/n采用所述可信的测量报告数据对深度学习模型进行训练，获得用于分离室内测量报告数据和室外测量报告数据的分类模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种室内外数据处理方法，包括：
根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度；
根据与测量报告数据属于同一时间的用户接入数据，对所述置信度进行修正；
根据预设的阈值，确定可信的测量报告数据，并将相应的用户室内外属性作为测量报告数据的标记值；
采用所述可信的测量报告数据对深度学习模型进行训练，获得用于分离室内测量报告数据和室外测量报告数据的分类模型。


2.根据权利要求1所述的室内外数据处理方法，其中，所述测量报告数据中的每条数据包括预设时长内的一个或多个测量报告的信息。


3.根据权利要求2所述的室内外数据处理方法，其中，所述根据测量报告数据，确定用户室内外属性以及相应的置信度包括：
根据测量报告数据，确定用户移动性特征；
根据所述用户移动性特征确定用户室内外属性以及相应的置信度。


4.根据权利要求3所述的室内外数据处理方法，其中，
根据测量报告数据中各个测量报告中的信号强度的统计结果，确定信号波动信息以作为用户移动性特征；
在信号波动信息的值大于预设的波动阈值情况下确定用户的室内外属性为室外，以及在信号波动信息的值不大于所述波动阈值情况下确定用户的室内外属性为室内；
根据信号波动信息的值与所述波动阈值的差距，确定用户室内外属性的置信度。


5.根据权利要求3所述的室内外数据处理方法，其中，
根据测量报告数据中各个测量报告中的小区标识确定在所述预设时长内的切换次数，作为用户移动性特征；
在切换次数大于预设的次数阈值情况下确定用户的室内外属性为室外，以及在切换次数不大于所述次数阈值情况下确定用户的室内外属性为室内；
根据所述切换次数与所述次数阈值的差距，确定用户室内外属性的置信度。


6.根据权利要求1～5中任一项所述的室内外数据处理方法，其中，所述用户接入数据包括小区基础数据、家庭宽带上网数据中的至少一种；
小区基础数据包括小区为室外站或室内...

【专利技术属性】
技术研发人员：余育青，王敏，杨峰义，马泽雄，王谦，宫云平，许盛宏，陈喜洲，李涛，高智衡，谭志远，吴旭，陈园光，范家杰，刘阳，罗伟华，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11