[发明专利]网络质量指标质差门限确定方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种网络质量指标质差门限确定方法，其特征在于，包括：

获取不同用户类型分别对应的网络质量指标的指标值；其中，所述用户类型包括投诉用户和非投诉用户；

以所述不同用户类型分别对应的网络质量指标的指标值作为样本数据，以与所述网络质量指标的对应的用户类型作为标签数据，采用由多个决策树构成的学习算法进行训练，得到网络质量预测模型；并获取各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值；

基于所述各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值，确定各个网络质量指标所对应的质差门限。

2.根据权利要求1所述的网络质量指标质差门限确定方法，其特征在于，所述基于所述各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值，确定各个网络质量指标所对应的质差门限，包括：

将各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值的平均值作为各网络质量指标的质差门限；

或，将各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值的中位数作为各网络质量指标的质差门限。

3.根据权利要求1所述的网络质量指标质差门限确定方法，其特征在于，所述学习算法为集成学习算法，包括以下任意一种算法：XGboost算法、GBDT算法和AdaBoost算法。

4.根据权利要求1所述的网络质量指标质差门限确定方法，其特征在于，所述决策树的根节点和各中间节点基于各网络质量指标的决策门限值对所述各网络质量指标进行决策。

5.一种网络质量指标质差门限确定装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取不同用户类型分别对应的网络质量指标的指标值；其中，所述用户类型包括投诉用户和非投诉用户；

第二获取模块，用于以所述不同用户类型分别对应的网络质量指标的指标值作为样本数据，以与所述网络质量指标的对应的用户类型作为标签数据，采用由多个决策树构成的学习算法进行训练，得到网络质量预测模型；并获取各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值；

确定模块，用于基于所述各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值，确定各个网络质量指标所对应的质差门限。

6.根据权利要求5所述的网络质量指标质差门限确定装置，其特征在于，所述基于所述各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值，确定各个网络质量指标所对应的质差门限，包括：

将各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值的平均值作为各网络质量指标的质差门限；

或，将各个所述网络质量指标在各个所述决策树中对应的决策门限值的中位数作为各网络质量指标的质差门限。

7.根据权利要求5所述的网络质量指标质差门限确定装置，其特征在于，所述学习算法为集成学习算法，包括以下任意一种算法：XGboost算法、GBDT算法和AdaBoost算法。

8.根据权利要求5所述的网络质量指标质差门限确定装置，其特征在于，所述决策树的根节点和各中间节点基于各网络质量指标的决策门限值对所述各网络质量指标进行决策。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述网络质量指标质差门限确定方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述网络质量指标质差门限确定方法的步骤。