[发明专利]一种终端网络性能劣化的检测方法和装置

权利要求书

1.一种终端网络性能劣化的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取不同影响因子下的网络指标数据，对所述网络指标数据进行归一化处理；

针对归一化处理后的网络指标数据，运用Kmeans算法确定所述网络指标数据的聚类结果，根据所述聚类结果查找符合业务分析需求的网络指标作为劣化网络指标；

确定所述劣化网络指标对应的影响因子，判断所述影响因子是否符合设定条件，符合所述设定条件则确定所述影响因子与所述终端网络性能劣化相关；

所述运用Kmeans算法确定所述网络指标数据的聚类结果，根据所述聚类结果查找符合业务分析需求的网络指标作为劣化网络指标，包括：

确定网络指标种类的个数作为所述Kmeans算法的维度个数K，设定聚类中心数m，获得K个维度的m个聚类中心的聚类结果；

根据所述聚类结果，确定每个聚类中各个网络指标向量与聚类中心向量的差值，并计算各差值的绝对值的均值；

查找是否存在符合业务分析需求的网络指标，存在时确定所述网络指标为所述劣化网络指标，不存在时在所述m个聚类中心添加新聚类中心，形成新的所述聚类中心，基于新的聚类中心重新计算聚类结果，并查找符合业务分析需求的网络指标，直至每个聚类中均无所述劣化网络指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符合业务分析需求，包括：所述网络指标数据的最大值与最小值的差值小于第一设定值且所述差值的绝对值大于或小于第二设定值，所述均值小于二分之一的第一设定值且所述均值的绝对值大于或小于第二设定值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述影响因子，包括：小区、跟踪区编码TAC、移动管理实体MME、服务网关SGW、业务类型；

所述判断所述影响因子是否符合设定条件，符合所述设定条件则确定所述影响因子与所述终端网络性能劣化相关，包括：

判断各个劣化网络指标对应的影响因子的取值数量与所述影响因子所有取值数量的比值是否小于第三设定值，所述比值小于所述第三设定值时确定所述影响因子与所述终端网络性能劣化相关。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述劣化网络指标的向量确定对应的影响因子，包括：

根据数据索引，获得所述劣化网络指标对应的小区、跟踪区编码TAC、移动管理实体MME、服务网关SGW和业务类型。

5.一种终端网络性能劣化的检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块；其中，

所述第一确定模块，用于获取不同影响因子下的网络指标数据，对所述网络指标数据进行归一化处理；

所述第二确定模块，用于针对归一化处理后的网络指标数据，运用Kmeans算法确定所述网络指标数据的聚类结果，根据所述聚类结果查找符合业务分析需求的网络指标作为劣化网络指标；

所述第三确定模块，用于确定所述劣化网络指标对应的影响因子，判断所述影响因子是否符合设定条件，符合所述设定条件则确定所述影响因子与所述终端网络性能劣化相关；

所述第二确定模块，具体用于：确定网络指标种类的个数作为所述Kmeans算法的维度个数K，设定聚类中心数m，获得K个维度的m个聚类中心的聚类结果；

根据所述聚类结果，确定每个聚类中各个网络指标向量与聚类中心向量的差值，并计算各差值的绝对值的均值；

查找是否存在符合业务分析需求的网络指标，存在时确定所述网络指标为所述劣化网络指标，不存在时在所述m个聚类中心添加新聚类中心，形成新的所述聚类中心，基于新的聚类中心重新计算聚类结果，并查找符合业务分析需求的网络指标，直至每个聚类中均无所述劣化网络指标。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述符合业务分析需求，包括：所述网络指标数据的最大值与最小值的差值小于第一设定值且所述差值的绝对值大于或小于第二设定值时，所述均值小于二分之一的第一设定值且所述均值的绝对值大于或小于第二设定值。