[发明专利]一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法

权利要求书

1.一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：选取信息模型中的复杂性指标和耦合性指标进行分别评分，将评分获得的复杂性指标评分值和耦合性指标评分值相加后得到综合评分，综合评分分值越高说明信息模型的质量越高。

2.根据权利要求1所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：针对多个信息模型，分别将各个信息模型所得的综合评分值相比，评分高的信息模型质量更高。

3.根据权利要求1或2所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述复杂性指标的评分由四个质量度量组成，分别是：信息模型的冗余度评分，信息模型中的所有管理对象类的复杂度评分，信息模型的继承树的深度宽度比评分，和信息模型的包含树的深度评分，将这四个评分相加后取均值，即获得所述复杂性指标的评分。

4.根据权利要求3所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述信息模型的冗余度评分的具体方法为：

1）计算信息模型被管资源数量SC与信息模型中的管理对象类数量CC的比值P，计算公式为：

其中，被管资源数量SC为管理功能所关心的那部分网路资源，管理对象类数量CC为利用面向对象方法对管理功能所涉及的网络资源抽象出来的对象的数量；

2）信息模型的冗余度评分RS的计算公式如下：

获得的RS值用于判定信息模型是否存在冗余，RS取值为0或1； RS=1，则说明该信息模型存在冗余，RS=0则说明不存在冗余。

5.根据权利要求3所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述信息模型中的所有管理对象类的复杂度评分的具体方法为：

将所有n个管理对象类内部的元素计数，得到R₁，R₂,…,R_n，按如下公式计算管理对象类的复杂度K：

其中，R_i代表第i个管理对象内部元素的和；D为方差，表示信息模型中的所有管理对象类的建模粒度是否基本在同一等级上，即离散程度；R为n个管理对象内部元素的均值，表示建模粒度一致性程度；K越大，即标准差越接近管理对象的平均水平，表示建模粒度一致性程度越好；

所述元素包括属性、动作和通知，所述管理对象类的复杂度即建模粒度一致性，建模粒度指的就是面向对象中一个类的成员的多少，越多则越细。

6.根据权利要求3所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述信息模型的继承树的深度宽度比评分的具体方法为：

1)计算继承树的深度宽度比DB：

其中H表示继承树的深度，W表示继承树的最大宽度；

2）取一个对于用户来说合适的理想深度宽度比DBO，DBO的建议取值范围为0.1-0.3,计算继承树的深度宽度比评分DS：

DS的值用于反应所计算的深度宽度比与用户所希望的值之间的接近程度；DB表示继承树的深度宽度比。

7.根据权利要求3所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述信息模型的包含树的深度评分的具体方法为：

包含树的评分ITS计算公式如下：

其中，n表示信息模型中包含树的深度，D是一个预设的包含树深度最优值，取值范围为1-5，n越接近于D，则包含树的深度越合理，ITS评分越高；反之，n偏离D越远，则说明包含树的深度越不合理，ITS评分越低；ITS的值用于反应所计算的包含树深度与预设最优值的值之间的接近程度。

8.根据权利要求3所述的一种面向运营商OSS域的信息模型质量评价方法，其特征在于：所述四个评分相加后取均值，即获得所述复杂性指标的评分的具体公式为：

其中：RS表示信息模型的冗余度评分，K表示管理对象类的复杂度评分，DS表示继承树的深度宽度比评分，ITS表示信息模型的包含树的深度评分，CS表示复杂性指标评分。