本申请涉及一种网络质差根因定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取与待分析区域网络关联的结构化数据；确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。采用本方法，能够提高网络质差根因的定位准确率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种网络质差根因定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在基站小区的网络运维和管理中，定位基站小区的网络质差根因，对于改善基站小区的网络质量至关重要。
2、传统技术中，主要是利用固定专家规则，来对基站小区网络进行质差根因定位；但是，基站小区网络的质差根因可能会受到多个因素的影响，而利用固定专家规则定位得到的质差根因只能反映基站小区网络的局部情况，导致网络质差根因的定位准确率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高网络质差根因的定位准确率的网络质差根因定位方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种网络质差根因定位方法，包括：
3、获取与待分析区域网络关联的结构化数据；
4、确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；
5、根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；
6、根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。
7、在其中一个实施例中，所述结构化数据包括多个维度的子结构化数据；
8、所述确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因，包括：
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p>9、分别将各个子结构化数据，输入到对应的网络质差根因识别模型，得到与所述各个子结构化数据对应的网络质差根因；10、将所述各个子结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因。
11、在其中一个实施例中，所述分别将各个子结构化数据，输入到对应的网络质差根因识别模型，得到与所述各个子结构化数据对应的网络质差根因，包括：
12、分别从各个子结构化数据中，提取出对应的关键子结构化数据，作为各个目标子结构化数据；
13、分别将所述各个目标子结构化数据，输入到对应的网络质差根因识别模型，得到与所述各个子结构化数据对应的网络质差根因。
14、在其中一个实施例中，在根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因之前，还包括：
15、获取与样本区域网络关联的半结构化数据；
16、从所述半结构化数据中，提取出质差标签以及与所述质差标签对应的网络质差根因；
17、根据所述质差标签以及与所述质差标签对应的网络质差根因，构建网络质差根因知识图谱；所述网络质差根因知识图谱中包括所述候选网络质差根因。
18、在其中一个实施例中，所述根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因，包括：
19、根据所述结构化数据，确定所述待分析区域网络的目标质差标签；
20、从所述网络质差根因知识图谱中包括的候选网络质差根因中，筛选出对应的质差标签与所述目标质差标签之间的相似度满足预设相似度条件的网络质差根因；
21、根据筛选出的网络质差根因，确定所述待分析区域网络的第二质差根因。
22、在其中一个实施例中，所述根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因，包括：
23、在所述第一质差根因不为空集且所述第二质差根因为空集的情况下，将所述第一质差根因，作为所述待分析区域网络的目标质差根因；
24、或，
25、在所述第一质差根因为空集且所述第二质差根因不为空集的情况下，将所述第二质差根因，作为所述待分析区域网络的目标质差根因；
26、或，
27、在所述第一质差根因与所述第二质差根因存在交集的情况下，将所述交集对应的质差根因，作为所述待分析区域网络的目标质差根因。
28、在其中一个实施例中，在根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因之后，还包括：
29、获取与所述目标质差根因对应的网络更新信息；
30、根据所述网络更新信息，对所述待分析区域网络进行更新。
31、第二方面，本申请还提供了一种网络质差根因定位装置，包括：
32、数据获取模块，用于获取与待分析区域网络关联的结构化数据；
33、第一分析模块，用于确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；
34、第二分析模块，用于根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；
35、根因确定模块，用于根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。
36、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
37、获取与待分析区域网络关联的结构化数据；
38、确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；
39、根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；
40、根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。
41、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
42、获取与待分析区域网络关联的结构化数据；
43、确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；
44、根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；
45、根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。
46、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
47、获取与待分析区域网络关联的结构化数据；
48、确定与所述结构化数据对应的网络质差根因，作为所述待分析区域网络的第一质差根因；
49、根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因；所述候选网络质差根因根据与样本区域网络关联的半结构化数据得到；
50、根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因。
51、上述网络质差根因定位方法、本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种网络质差根因定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构化数据包括多个维度的子结构化数据；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别将各个子结构化数据，输入到对应的网络质差根因识别模型，得到与所述各个子结构化数据对应的网络质差根因，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确定所述待分析区域网络的目标质差根因之后，还包括：
8.一种网络质差根因定位装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种网络质差根因定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构化数据包括多个维度的子结构化数据；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别将各个子结构化数据，输入到对应的网络质差根因识别模型，得到与所述各个子结构化数据对应的网络质差根因，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构化数据，从候选网络质差根因中，确定出所述待分析区域网络的第二质差根因，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一质差根因和所述第二质差根因，确...
【专利技术属性】
技术研发人员：范家杰，郑博，姚彦强，谢卓罡，谭涵秋，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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