[發明專利]面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201910918316.1
• 申請日: 2019-09-26
• 公開（公告）號: CN110650506B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 王文哲;王堯;安崗;錢紅赫;王瀟寧;顧照杰
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: H04W36/00
• 分類號: H04W36/00;H04W36/08
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;姜春咸

1.一種面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法，其特征在于，包括：

獲取乒乓切換小區的乒乓切換數據；

從所述乒乓切換數據中提取乒乓切換的屬性特征及對應的屬性特征值，所述乒乓切換的屬性特征為所述乒乓切換數據中能夠反映乒乓切換原因的數據項，所述數據項對應的數值為所述乒乓切換的屬性特征對應的屬性特征值；

基于所述屬性特征值計算所述屬性特征的信息增益/信息增益率；

基于所述屬性特征和所述屬性特征的信息增益/信息增益率構建乒乓切換原因定位模型，所述乒乓切換原因定位模型為決策樹模型；

將當前乒乓切換屬性特征及對應的屬性特征值輸入所述乒乓切換原因定位模型，定位所述乒乓切換的原因；

其中，所述基于所述屬性特征和所述屬性特征的信息增益/信息增益率構建乒乓切換原因定位模型，包括：

將所述信息增益/信息增益率最大的所述屬性特征作為所述決策樹模型的上級結點的屬性特征；

設置所述上級結點屬性特征對應的屬性特征值的分類閾值；

基于所述上級結點屬性特征值的分類閾值對所述上級結點屬性特征值進行分類，獲得下級結點或葉結點，每個所述葉結點對應一種乒乓切換原因；

基于所述上級結點、下級結點和葉結點搭建所述決策樹模型，構成所述乒乓切換原因定位模型。

2.根據權利要求1所述的面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法，其特征在于，所述獲取乒乓切換小區的乒乓切換數據包括：

采集評估區域的路測數據，提取所述路測數據中的切換次數、數據丟包率和時延；

建立所述切換次數、數據丟包率和時延與用戶感知的映射關系，并基于所述映射關系確定乒乓切換臨界次數；

根據所述乒乓切換臨界次數確定所述評估區域的乒乓切換小區；

采集所述乒乓切換小區的乒乓切換數據。

3.根據權利要求1所述的面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法，其特征在于，所述從所述乒乓切換數據中提取乒乓切換數據的屬性特征及對應的屬性特征值包括：

當所述屬性特征值為離散值時，直接提取所述屬性特征值；

當所述屬性特征值為連續值時，對所述屬性特征值進行離散化處理，得到離散化的屬性特征值。

4.根據權利要求1所述的面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法，其特征在于，所述將當前乒乓切換屬性特征及對應的屬性特征值輸入所述乒乓切換原因定位模型，定位所述乒乓切換的原因包括：

基于所述當前乒乓切換屬性特征及對應的屬性特征值在所述乒乓切換原因定位模型中獲得葉結點；

根據所述葉結點得出所述乒乓切換原因。

5.根據權利要求1所述的面向演進網絡的人工智能乒乓切換原因定位方法，其特征在于，將所述乒乓切換屬性特征及對應的屬性特征值輸入所述乒乓切換原因定位模型，得到所述乒乓切換的原因之后，還包括：

基于所述乒乓切換原因提供相應的解決方案；

以動態可視化方式展示所述乒乓切換屬性特征及屬性特征值數據、乒乓切換原因數據和乒乓切換解決方案數據。