【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计被无线电问题抑制的数据业务的方法和装置
[0001]本公开的实施例一般涉及数据分析,并且具体地涉及用于从与网络性能和服务质量相关的数据样本估计通信网络中由比率问题抑制的数据业务的方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]当前的数据业务需求迅速增长,尤其是推出无限套餐资费后。有时,现有的网络资源无法满足用户的数据业务需求。那么,用户的数据业务需求可能会因为无线电问题(例如覆盖差、质量差等)而受到抑制。例如,当用户打开他/她想要访问的网页需要很长时间时,那么用户可能会减少网页浏览甚至放弃网页浏览。在本公开中,将这种数据业务需求受无线电问题抑制的现象称为数据业务抑制,并且其中发生这种现象的小区称为具有数据业务抑制小区。
[0003]如何实现包括网络建设和网络扩容在内的精准投资,已经成为网络运营商的业务痛点之一。如果能够识别和估计数据业务抑制,则这个问题将得到解决。网络运营商可以通过考虑每个小区的数据业务抑制来实现精准投资。
[0004]然而,很难识别和估计通信网络中的数据业务抑制。这是因为,它 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法,包括:将通信网络的多个数据样本分类为与多个数据业务场景对应的多个组,其中所述多个数据样本中的数据样本包括对一个小区中的网络性能的一个或多个测量和对所述一个小区中的服务质量的一个或多个测量,并且其中所述网络性能包括数据业务量;基于在与所述多个数据业务场景中的数据业务场景对应的组中的数据样本,针对所述数据业务场景来建立数据业务量随所述服务质量的变化模型;基于所述变化模型,来识别所述数据业务量随所述服务质量恶化的变化趋势的拐点;以及基于所述拐点来识别具有数据业务抑制的小区。2.如权利要求1所述的方法,还包括:收集多个数据样本;以及将每个数据样本与数据业务场景的特征相关联。3.如权利要求1或2所述的方法,其中所述分类是基于数据业务场景的特征进行的。4.根据权利要求1所述的方法,其中所述分类是基于聚类算法,在所述聚类算法中相同小区的数据样本被分类到相同的组中。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络性能还包括对物理资源的利用,并且所述方法还包括:基于在与所述数据业务场景对应的组中的数据样本,针对所述数据业务场景来建立在所述对物理资源的利用与所述数据业务量之间的关系模型;以及基于所述关系模型来估计对于所识别小区的数据业务抑制的值。6.如权利要求5所述的方法,其中估计数据业务抑制的值包括:根据在所述对物理资源的利用与所述数据业务量之间的关系模型,计算所识别的具有数据业务抑制的小区的理论数据业务量;以及基于在所述理论数据业务量与实际数据业务量之间的差异来估计所述数据业务抑制的值。7.如权利要求5所述的方法,还包括:根据预定规则从与所述数据业务场景对应的组的数据样本中选择数据样本,以构建用于所述数据业务场景的基准数据集;以及基于所述基准数据集来建立所述关系模型。8.根据权利要求5所述的方法,还包括:利用广义线性拟合来计算在所述对物理资源的利用与所述数据业务量之间的关系模型。9.如权利要求1所述的方法,其中建立所述变化模型包括:从组的数据样本中选择数据样本,从而使得所选择的数据样本均匀分布在所述组的样本空间中;以及基于所述所选择的数据样本来计算所述变化模型。10.根据权利要求1所述的方法,其中识别具有数据业务抑制的小区包括:识别具有比对应于所述变化模型中的所述拐点的服务质量值更差的服务质量测量的数据样本;以及
将所识别的数据样本的小区确定为具有数据业务抑制的小区。11.根据权利要求1所述的方法,其中,所述网络性能包括用所述网络的关键性能指标(KPI)指示的参数,并且所述服务质量包括用所述网络的关键质量指标(KPI)指示的参数。12.一种装置,包括:至少一个处理器;和包括计算机程序代码的至少一个存储器,所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置至少执行以下操作:将通信网络的多个数据样本分类为与多个数据业务场景对应的多个组,其中所述多个数据样本的数据样本包括对一个小区中的网络性能的一个或多个测量和对所述一个小区中的服务质量的一个或多个测量,并且其中所述网络性能包括数据业务量;基于在与所述多个数据业务场景中的数据业务场景对应的组中的数据样本,针对所述数据业务场景来建立数据业务量随所述服务质量的变化模型;基于所述变化模型,来识别所述数据业务量随服务质量恶化的变化趋势的拐点;以及基于所述拐点来识别具有数据业务抑制的小区。13.根据权利要求12所述的装置,其中所述分类是基于聚类算法,在所述聚类算法中相同小区的数据样本被分类为相同的组。14.根据权利要求12所述的装置,其中所述网络性能还包括对物理资源的利用,以及所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置执行至少所述以下操作:基于在与所述数据业务场景对应的组中的数据样本,针对所述数据业务场景来建立在所述对物理资源的利用与所述数据业务量之间的关系模型;以及基于所述关系模型来估计对于所识别的小区的数据业务抑制的值。15.根据权利要求14所述的装置,其中所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置通过以下操作来估计数据业务抑制的值:根据在所述对物理资源的利用与所述数据业务量之间的关系模型,计算所识别的具有数据业务抑制的小区的理论数据业务量;以及基于在所述理论数据业务量与实际数据业务量之间的差异来估计所述数据业务抑制的值。16.根据权利要求14所述的装置,其中所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置至少进一步执行以下操作:根据预定规则从与所述数据业务场景对应的组的数据样本中选择数据样本,以构建用于所述数据业务场景的基准数据集;以及基于所述基准数据集来建立所述关系模型。17.根据权利要求14所述的装置,其中,所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置至少进一步执行以下操作:利用广义线性拟合来...
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