[发明专利]用于检测网络故障的方法和装置

权利要求书

1.一种用于检测网络故障的方法，包括：

获取至少一条待检测故障数据，其中，待检测故障数据包括至少三个目标区域与对应的目标机房的连接信息；

基于所述至少一条待检测故障数据包括的连接信息集合，确定所述至少三个目标区域与对应的目标机房的连接是否异常；

基于所述至少三个目标区域所属的类别和所处的位置，确定网络故障的类型，其中，连接异常的目标区域属于第一类别，连接非异常的目标区域属于第二类别，网络故障的类型包括骨干网故障和机房网络故障；

所述基于所述至少三个目标区域所属的类别和所处的位置，确定网络故障的类型，包括：根据所述至少三个目标区域所处的位置，将所述至少三个目标区域映射到目标地图；在所述目标地图中，基于所述至少三个目标区域所属的类别，沿纬线方向划分所述至少三个目标区域，以及确定划分误差最小的划分线作为目标划分线；基于所述目标划分线和目标机房所处的位置，提取相应的特征；将提取到的特征输入预先训练的故障分类模型，以确定网络故障的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，连接信息包括所述至少三个目标区域与对应的目标机房建立连接的时长；以及

所述基于所述至少一条待检测故障数据包括的连接信息集合，确定所述至少三个目标区域与对应的目标机房的连接是否异常，包括：

对于所述至少三个目标区域中的目标区域，确定表征该目标区域与对应的目标机房建立连接的时长小于或等于预设时长的待检测故障数据的条数作为目标数值；基于目标数值，确定该目标区域与对应的目标机房的连接是否异常。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述故障分类模型通过如下步骤训练得到：

获取样本集，其中，样本包括样本故障数据集合和样本标注信息，样本标注信息用于指示样本故障数据集合对应的网络故障的类型；

对于样本集中的样本，基于该样本的样本故障数据集合，提取特征作为该样本的样本特征；

将提取特征后的样本集确定为新的样本集；

将新的样本集中的样本的样本特征作为预先构建的支持向量机分类模型的输入，将与输入的样本特征对应的样本标注信息作为期望输出，训练得到所述故障分类模型。

4.一种用于检测网络故障的装置，包括：

获取单元，被配置成获取至少一条待检测故障数据，其中，待检测故障数据包括至少三个目标区域与对应的目标机房的连接信息；

网络连接确定单元，被配置成基于所述至少一条待检测故障数据包括的连接信息集合，确定所述至少三个目标区域与对应的目标机房的连接是否异常；

网络故障类型确定单元，被配置成基于所述至少三个目标区域所属的类别和所处的位置，确定网络故障的类型，其中，连接异常的目标区域属于第一类别，连接非异常的目标区域属于第二类别，网络故障的类型包括骨干网故障和机房网络故障；

所述网络故障类型确定单元，包括：映射模块，被配置成根据所述至少三个目标区域所处的位置，将所述至少三个目标区域映射到目标地图；划分模块，被配置成在所述目标地图中，基于所述至少三个目标区域所属的类别，沿纬线方向划分所述至少三个目标区域，以及确定划分误差最小的划分线作为目标划分线；特征提取模块，被配置成基于所述目标划分线和目标机房所处的位置，提取相应的特征；网络故障类型确定模块，被配置成将提取到的特征输入预先训练的故障分类模型，以确定网络故障的类型。

5.根据权利要求4所述的装置，其中，连接信息包括所述至少三个目标区域与对应的目标机房建立连接的时长；以及

所述网络连接确定单元，进一步被配置成：

对于所述至少三个目标区域中的目标区域，确定表征该目标区域与对应的目标机房建立连接的时长小于或等于预设时长的待检测故障数据的条数作为目标数值；基于目标数值，确定该目标区域与对应的目标机房的连接是否异常。