[发明专利]一种业务KQI与QOE的映射方法

说明书

技术领域

 本发明涉及网络通信技术以及应用业务服务技术领域，特别是一种业务KQI与QOE的映射方法。

背景技术

随着信息科技的发展，通信与互联网已经越来越普及。在过去，用户更多重视的是硬件上的革新，商品的质量好坏是用户选择的直接标准。到今天，硬件的制造已经十分成熟，比如手机、电脑等，在性能和质量上已经得到前所未有的提高，进一步改进的空间已经不大。一般的手机在厂商进行制造时，设计的网速下载流量即可达到以兆每秒计算，便携式笔记本、平板电脑等常用设备设计的网速下载流量就更高了。

在硬件性能满足用户的需要后，真实的体验就成为用户关注的焦点。在通信领域，覆盖率、掉话率、接通率、切换成功率、里程掉话比，MOS均值等关键指标直接影响到用户的感觉，对于运营商而言，改善这些指标进而提高用户满意度则是未来新的挑战。对于网络领域，同样如此。这就需要客观上评估用户感知，把具体的指标量化，进而针对性的进行改善，提高运营质量。

世界电信论坛（TMF）提出了KPI（Key Performance Indicator）和KQI（Key Quality Indicator）的概念，并给出了相关的映射算法，但是其存在一些缺陷，不能聚合不同量纲、不同意义的指标，导致聚合后的指标量较多，无法达到聚合指标尽量少且直观以便准确评价某个业务运行质量的要求。目前一些算法已经对上述缺点进行了改进。QOE 指的是用户对设备、网络和系统、应用或业务的质量和性能( 包括有效性和可用性等方面) 的主观感受。从KQI到QOE的映射，是一种定性到定量的转变，目前有一些实现KQI到QOE的算法，比如基于AHP的模糊数学模型的映射算法，其虽然解决了多维度、多种类的指标的聚合映射，但其得算法过于复杂，稳定性也差，实际应用效果有待优化。另外一种映射方法神经网络模型也具有同样的问题。目前还有其它的算法，但同样的一个问题是过多的依赖模糊性的数学模型，这就需要高质量的拟合数据和专业性较强的人员，在移动互联网高速增长的今天，各种业务五花八门，造成了应用模型的快速多变。显然，在日常生活中，减少数据量运算、减少模型变换，更客观、准确地提升用户客观评估，需要更为高效、实用的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种业务KQI与QOE的映射方法，解决日常网络用户感知评估以及相应的用户感知问题的快速定位、优化支撑等一系列问题。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

一种业务KQI与QOE的映射方法，包括：

（1）对KQI指标进行感知分析，若KQI指标通过模拟数据能够进行测试，则通过测试数据直接量化KQI与用户感知之间的关系，若KQI指标不能通过模拟数据进行测试，则通过网管数据或/和信令数据量化KQI与用户感知之间的关系；

（2）根据量化后KQI与用户感知之间的关系，通过特定公式转换将具体的KQI指标值转换为对应的百分制数值；以及

（3）将所得的KQI百分制数值根据特定的映射模型转换为对应的QOE分值。

步骤（1）中所述KQI指标为浏览类业务量化后的接入成功率、时延性、感知速率、完整性4个KQI指标。

其中，对于感知速率，通过海量模拟测试数据，量化感知速率与页面大小的关系，所述页面为浏览业务中通过浏览器进行浏览时的浏览页面。

其中，对于接入成功率，通过网管数据，对全网小区性能进行KQI数值分类，根据信令数据，通过分析不同KQI数值分类区间所影响的用户数占比差异情况，量化KQI指标与用户感知之间的关系。

步骤（2）中所述特定公式具体为：

其中， 为KQI指标转换后的百分制值；表示KQI指标的测量值；I为该KQI指标的用户满意值，当测量结果等于或优于该值时，其百分制得分为100分；Q为合格值，对应百分制得分中的60分；T表示较差值，对应百分制得分中的40分；W表示容忍值，对应百分制得分中的0分，即当KQI指标比边界线差时，得分均为0，表示此时用户已无法容忍。

步骤（3）所述特定的映射模型具体为：

（31）剔除离群值，剔除百分制值X中不属于[Q1-3×IQR、Q3+3×IQR]区间的离群值，其中Q1为KQI百分制数X四分位中的第一四分位值，Q3为KQI百分制数X四分位中的第三四分位值，IQR为第三四分位值Q3与第一四分位值Q1的差值；

（32）对各项KQI计算变异系数，其中，＝/n，＝，n为百分制值X的总个数，为对应的单个百分制值X；