[发明专利]一种网络服务质量评价方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种网络服务质量评价方法，其特征在于，包括：

获取用户数据和目标网络中的信令数据；

将所述用户数据划分为用户KPI数据集、用户KQI数据集和用户QoE数据集，将所述信令数据划分为业务KPI数据集、业务KQI数据集和业务QoE数据集；

关联所述用户KPI数据集和所述业务KPI数据集，以确定所述目标网络的KPI评价数据，关联所述用户KQI数据集和所述业务KQI数据集，以确定所述目标网络的KQI评价数据，关联所述用户QoE数据集和所述业务QoE数据集，以确定所述目标网络的QoE评价数据；其中，关联不同数据集是：合并两个数据集具有的相同数据；

构建所述KPI评价数据和所述KQI评价数据的第一映射关系，所述KQI评价数据和所述QoE评价数据的第二映射关系，根据所述第一映射关系和所述第二映射关系计算所述目标网络的质量体验值，并按照预设的评价规则确定所述质量体验值对应的评价结果。

2.根据权利要求1所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述将所述用户数据划分为用户KPI数据集、用户KQI数据集和用户QoE数据集，包括：

采用词袋模型提取所述用户数据中的特征，并将所述特征划分为KPI特征、KQI特征和QoE特征；

将所述KPI特征、所述KQI特征和所述QoE特征分别用KPI隐式矩阵、KQI隐式矩阵和QoE隐式矩阵进行表示；

通过混合协同过滤算法分别优化所述KPI隐式矩阵、所述KQI隐式矩阵和所述QoE隐式矩阵，得到KPI优化矩阵、KQI优化矩阵和QoE优化矩阵；

将所述KPI优化矩阵包含的KPI特征作为所述用户KPI数据集，将所述KQI优化矩阵包含的KQI特征作为所述用户KQI数据集，将所述QoE优化矩阵包含的QoE特征作为所述用户QoE数据集。

3.根据权利要求2所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述采用词袋模型提取所述用户数据中的特征之前，还包括：

清洗所述用户数据，并将清洗后的用户数据进行存储。

4.根据权利要求1所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述将所述信令数据划分为业务KPI数据集、业务KQI数据集和业务QoE数据集，包括：

按照KPI评价指标、KQI评价指标和QoE评价指标划分所述信令数据，得到KPI信令数据、KQI信令数据和QoE信令数据；

分别分析所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据，得到所述业务KPI数据集、所述业务KQI数据集和所述业务QoE数据集。

5.根据权利要求4所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述分别分析所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据，包括：

通过平均评估分值MOS方法分别划分所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据的优劣层次；

对所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据分别进行KMO校验，并在所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据中分别确定KMO大于预设阈值的信令数据；

将所述KMO大于预设阈值的信令数据作为目标数据，采用主成分分析PCA算法提取所述目标数据的因子，并计算所述目标数据的因子的值；

将所述KPI信令数据、所述KQI信令数据和所述QoE信令数据中的KMO不大于预设阈值的信令数据作为对象数据，并通过模糊层次分析法分析所述目标数据的因子的值和所述对象数据的优劣层次，得到所述业务KPI数据集、所述业务KQI数据集和所述业务QoE数据集。

6.根据权利要求1所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述按照预设的评价规则确定所述质量体验值对应的评价结果，包括：

在预设的评价等级数据库查找与所述质量体验值对应的评价结果，并将查找到的评价结果作为所述目标网络的评价结果。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的网络服务质量评价方法，其特征在于，所述按照预设的评价规则确定所述质量体验值对应的评价结果之后，还包括：

将所述评价结果进行可视化展示。