[发明专利]一种用户视频质差根因分析方法和电子设备和存储介质

说明书

一种用户视频质差根因分析方法和电子设备和存储介质，在互联网电视业务质差根因排查过程中，通过机顶盒探针数据和网关探针数据的结合，能够更准确的定位家庭局域网内的故障点，提高排障效率，能够有效地对历史数据进行处理，降低数据存储压力，有效提炼知识，同时能够进行多种方面根因分析。

技术领域

本发明涉及网络管理技术，特别是一种用户视频质差根因分析方法和电子设备和存储介质。

背景技术

大量网关都预置了探针，实时监测业务质量，包括但不限硬件信息、软件信息、业务信息、开机启动信息等。在机顶盒上预置探针实时监测视频业务质量，包括但不限于用于播放时长、卡顿信息、节目信息、网络延迟等。互联网电视业务发生质差的原因通常在用户侧，运维人员上门时往往很难直接发现问题出现的位置。另一方面，仅仅使用机顶盒探针情况又很难明确故障点，问题难以解决。目前的方案主要时依赖机顶盒探针，机顶盒探针检测到质差，用自身采集的数据进行判定，但是家庭内其他设备的使用情况又影响着机顶盒的运行，分析难免不够全面。如果将机顶盒数据全部上传至统一平台，难免对平台造成过大压力，另一方面存储和计算压力过大。另一种方案是在用户侧实现机顶盒探针与网关探针的通讯，实时获取家庭网络信息，这种方法对根因的诊断是包含大量的人为经验的，容易出现判断错误的情况。同时数据竟然随着数据的消失逐渐丢失，对整体网络质量的提升没有起到关键作用。

用户视频质差的原因多种多样，内容源质量、核心网质量、接入网络质量、家庭网络质量。核心网络、接入网络的质量问题比较好监控，通过关键性能指标的监控能够快速识别劣化情况的发生。而用户侧的问题，因用户数量多、实用场景负责、家用宽带下挂设备多样等原因难以识别具体原因。给质差根因分析带来困难。实时方法缺少知识的沉淀，过度依靠经验结论，经验结论缺乏的问题无法得到有效解决，无法面对新的挑战。上门检测受到时间、地点、使用场景等多种因素的影响，实践困难。据此，本申请试图提出一种方法能够有效的对历史数据进行处理，降低数据存储压力，有效提炼知识，同时能够进行多种方面根因分析。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的缺陷或不足，提供一种用户视频质差根因分析方法和电子设备和存储介质。

本发明的技术解决方案如下：

一种用户视频质差根因分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S201，对上报数据进行数据预处理并形成有效数据，所述上报数据包括通过采集用户视频终端运行数据所形成的上报相关数据；

步骤S202，利用投诉数据和所述有效数据进行数据集构造；

步骤S203，对所述数据集构造中的数据进行关联规则分析并形成知识库，所述知识库包括具有以下列名的数据表：support支持度，confidence置信度，lift提升度，reason根因，以及result结果。

所述步骤S201中的终端运行数据包括机顶盒探针数据和网关探针数据，并进行周期上传，所述周期由第一阈值限制，在互联网电视业务质差根因排查过程中，通过机顶盒探针数据和网关探针数据的结合，能够更准确的定位家庭局域网内的故障点，提高排障效率。

所述终端运行数据包括用户投诉数据和接入网资源树数据，所述终端运行数据通过TCP方式上报到网络服务器。

所述数据预处理包括过滤数据，所述过滤数据包括将无观看行为的数据过滤掉；所述数据集构造包括将投诉数据与终端运行数据进行关联，筛选出时间差满足第二阈值的用户数据作为投诉数据集，将其他数据作为非投诉数据集，通过AP聚类算法进行不完备数据填充,将填充成功的数据标记为静默质差数据集，至此，共构成三种数据集分别为：投诉数据集，静默质差数据集，非投诉数据集；所述关联规则分析包括对投诉数据集和静默质差数据集中记录构建用户感受指数，并进行离散化，对离散化的数据进行关联规则分析，输出关联规则记录作为知识库数据，所述知识库还包括针对不同根因的优化建议。