[发明专利]一种问题小区的筛选方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种问题小区的筛选方法和装置，涉及通信领域，能够筛选存在用户投诉风险的通信小区。该问题小区的筛选方法包括：获取待预测小区的通信网络的实时KPI数据；根据实时KPI数据和问题小区筛选模型，判断待预测小区是否为问题小区；问题小区为存在用户投诉风险的小区。本发明应用于对问题小区的预测。

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种问题小区的筛选方法和装置。

背景技术

在现代社会，随着移动通信网络技术的不断发展，移动通信的网络环境日益复杂，用户对应运行商提供的通信网络服务有着越来越高的要求，为了不断提高用户体验，各个运营商业都会通过各种途径手机用户的意见，而用户投诉则是其中重要一环。用户投诉是用户意见的直接反馈，运营商拥有通过多渠道获得的大量用户投诉数据,其中蕴含了很多极有价值的信息。通过投诉可以及时和有效了解网络与业务中的不足，第一时间跟进处理，以客户感知为导向，可以持续提升网络服务能力，不断优化经营策略，逐步简化工作流程，提升工作效率。然而，目前运营商的投诉处理流程为：一线客服平台收集全国通用的咨询/投诉并将投诉详单转到电子运维系统，电子运维系统通过对既已发生的用户投诉进行工单派发，进而对相应的网络问题采取相应措施进行解决。这样的投诉处理模式仅停留在投诉的事后处理上，缺乏投诉预判和事前防范，问题的解决有不可控的时延，无法保障用户体验；与此同时也产生了较高的投诉处理成本。

发明内容

本发明的实施例提供一种问题小区的筛选方法和装置，能够筛选存在用户投诉风险的通信小区。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种问题小区的筛选方法，包括：获取待预测小区的通信网络的实时KPI数据；根据实时KPI数据和问题小区筛选模型，判断待预测小区是否为问题小区；问题小区为存在用户投诉风险的小区。

第二方面，提供一种问题小区的筛选装置，包括：获取模块，用于获取待预测小区的通信网络的实时KPI数据；处理模块，用于根据获取模块获取的实时KPI数据和问题小区筛选模型，判断待预测小区是否为问题小区；问题小区为存在用户投诉风险的小区。

第三方面，提供一种问题小区的筛选装置，包括存储器、处理器、总线和通信接口；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接；当问题小区的筛选装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使问题小区的筛选装置执行如第一方面提供的问题小区的筛选方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面提供的问题小区的筛选方法。

本发明实施例提供的问题小区的筛选方法和装置，该方法包括：获取待预测小区的通信网络的实时KPI数据；根据实时KPI数据和问题小区筛选模型，判断待预测小区是否为问题小区；问题小区为存在用户投诉风险的小区。本发明实施例提供的技术方案，首先实时获取待预测小区的通信网络的KPI数据，然后通过预先训练得出的问题小区筛选模型结合实时获取的KPI数据判断待预测小区是否为存在用户投诉风险的小区；因为本发明实施例采用与用户投诉联系密切的通信网络的KPI数据结合训练得出的问题小区筛选模型对待预测小区进行预测，能够在用户投诉之前明确待预测小区是否可能会出现用户投诉，提高了运营商的运维系统对各小区的运维精准度，避免了现有技术中用户投诉后处理问题所造成的低效高成本的问题；进一步的，因为运营商可以及时对通信网络进行运维优化，所以用户的投诉会减少，也就提高了用户满意度，提高了运维的服务质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术提供的投诉处理方式的系统架构示意图；