[發明專利]通信網絡故障分析方法和裝置

有效

• 申請號: 202010426254.5
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111800289B
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 秦臻;呂佳;饒思維;葉強
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 王洪

1.一種通信網絡故障分析方法，其特征在于，包括：

從待測的信令數據中提取多個信令流程，每條所述信令流程包括一個或多個信元；

判斷所述多個信令流程是否全部為異常信令流程；

若所述多個信令流程非全部為異常信令流程，則獲取差異信元，所述差異信元是所述多個信令流程中的異常信令流程和所述多個信令流程中的正常信令流程之間存在最大差異的信元；

若所述多個信令流程全部為異常信令流程，則獲取第一關聯信元，所述第一關聯信元是所述多個信令流程中與所述異常信令流程中的異常問題關聯的信元；

根據所述差異信元或所述第一關聯信元獲取故障分析結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

若所述多個信令流程非全部為異常信令流程，則獲取第二關聯信元，根據所述差異信元和所述第二關聯信元獲取故障分析結果，所述第二關聯信元是所述多個信令流程中與所述多個信令流程中的異常信令流程中的異常問題關聯的信元。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述獲取差異信元，包括：

獲取第一特征向量集合和第二特征向量集合，所述第一特征向量集合包括所述多個信令流程中的異常信令流程的特征向量，所述第二特征向量集合包括所述多個信令流程中的正常信令流程的特征向量；

根據所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合得到所述差異信元。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合得到所述差異信元，包括：

獲取所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合中的每一維特征與類別向量之間的相關性；

根據所述相關性通過基于特征選擇的機器學習方法獲取所述差異信元。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合中的每一維特征與類別向量之間的相關性，包括：

計算所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合中的每一維特征與所述類別向量的互信息；

根據所述互信息得到所述相關性。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一關聯信元，包括：

對第一異常問題通過語義相似度模型進行語義相似度處理得到與所述第一異常問題關聯的第一信元，所述第一異常問題為第一信令流程中存在的至少一個異常問題中的任意一個，所述第一信令流程為一個或多個所述異常信令流程中的任意一個；

對所述第一異常問題進行文本相似度處理得到與所述第一異常問題關聯的第二信元；

所述第一關聯信元包括所述第一信元和/或所述第二信元。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括：

維護專家知識庫，所述專家知識庫包括異常問題描述信息、異常問題協議信息和異常問題接口信息中的一個或多個信息。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述差異信元和/或所述關聯信元獲取故障分析結果之后，還包括：

獲取用戶反饋，所述用戶反饋包括與所述第一異常問題關聯的第三信元；

將所述第三信元加入所述專家知識庫，并建立所述第一異常問題和所述第三信元之間的關聯關系。