CN105847043A - 一种移动用户上网诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动用户上网诊断方法，所述方法采用大数据处理技术，整合信令监测***、网管***、手机病毒监测***数据，以用户为索引进行信息聚合、关联分析、智能诊断，自动生成解释口径和故障现象，将用户行为信息、诊断结论、解释口径传到前台；处理人员根据投诉号码一键信息查询，快速反馈用户。本发明方法将后端网络侧用户行为、网络质量等信息关联分析，实现了手机上网投诉诊断支撑功能，提升了手机上网投诉处理效果。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种移动用户上网诊断方法，采用Hadoop大数据处理技术存储用户上网记录，对用户上网行为进行诊断分析。
背景技术
随着移动互联网的快速发展，手机上网行为的日益普及，上网用户、流量增长的同时，手机上网类投诉在近年来出现爆发式增长。
目前手机上网投诉处理功能较为单一，无法有效支撑移动部门处理客户日益复杂的投诉要求。目前手机上网投诉主要存在以下问题：
1、超过98%的投诉由前台直接答复，由于前台无法了解用户上网障碍的真正原因，目前主要通过刷新用户数据方式进行简单处理，无法针对性解决用户问题，造成业务刷新类投诉居高不下，用户感知差。
2、每月GPRS流量计费质疑投诉，因处理人员无法快速查询用户上网明细，用户难以认可，当前只能退费，每月产生较多收入损失，同时加深了用户对计费的质疑。
3、前后台联动缺失，多数手机上网投诉由前台直接回复，后台维护人员无法全面掌握全量投诉现状，针对性开展网络分析优化。
针对以上问题，迫切需要将后端网络侧用户行为、网络质量等信息关联分析，实现手机上网投诉诊断支撑功能，提升手机上网投诉处理效果。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上网日志数量巨大，由传统数据库存储，日志保留时间短，查询响应时间长，且手机上网涉及环节多、信息离散，多数处理人员无法准确答复用户，用户满意度降低和退费损失增加问题，本发明提供一种移动用户上网诊断方法。
本发明所采用的技术方案为：
一种移动用户上网诊断方法，所述方法采用大数据处理技术，整合信令监测***、网管***、手机病毒监测***等数据，以用户为索引进行信息聚合、关联分析、智能诊断，自动生成解释口径和故障现象，将用户行为信息、诊断结论、解释口径传到前台；处理人员根据投诉号码一键信息查询，快速反馈用户。
信令网作为电信网的支撑网，目前已不仅仅是提供支持话音业务所需的信令功能和程序，在新的业务，如智能网和移动网，信令网的负荷呈非线性增加。目前，大部分电信运营商都采用信令监测***对信令网进行管理。
所述方法根据梳理的诊断规则，***自动根据用户描述的现象、时间段实现投诉问题定界。
所述投诉问题界定如下：
用户侧问题：用户感染手机病毒可能导致用户流量异常或影响网速，通手机上网智能诊断可直接显示用户疑似感染病毒记录，并给出预处理意见；
网络侧问题：用户所在小区无线网络质量问题可能导致用户无法上网或网速慢，通手机上网问题智能诊断可直接显示用户所在小区与无线质差小区关联结果；
业务侧问题：业务平台服务器返回失败应答码或响应超时会导致用户无法打开网页或感知网速慢，通过手机上网问题智能诊断可准确定位业务侧问题。
所述方法采用Hadoop大数据处理框架：采用HDFS/HBase作为用户上网记录存储方案；采用MapReduce/Hive实现数据的关联整合运算。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(归约)”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式***上。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
所述Hadoop大数据处理框架使用第三方软件Cloudera搭建。
由于Hadoop深受客户欢迎，许多公司都推出了各自版本的Hadoop，也有一些公司则围绕Hadoop开发产品。在Hadoop生态***中，规模最大、知名度最高的公司则是Cloudera。
所述方法通过基于Hadoop的分布式ETL工具实现对信令数据的加工处理，采用并行计算技术保障大数据的关联处理效率，对采集的信令做数据归一化，信令与手机病毒数据、无线网优数据关联分析。
ETL[数据仓库技术]，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
所述方法使用java语言提供jsp图形界面，简单操作，方便实用。
本发明的有益效果为：
本发明方法将后端网络侧用户行为、网络质量等信息关联分析，实现了手机上网投诉诊断支撑功能，提升了手机上网投诉处理效果。
附图说明
图1为本发明方法数据处理示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，通过具体实施方式对本发明进一步说明：
实施例1：
一种移动用户上网诊断方法，所述方法采用大数据处理技术，整合信令监测***、网管***、手机病毒监测***等数据，以用户为索引进行信息聚合、关联分析、智能诊断，自动生成解释口径和故障现象，将用户行为信息、诊断结论、解释口径传到前台；处理人员根据投诉号码一键信息查询，快速反馈用户。
根据梳理的诊断规则，***自动根据用户描述的现象、时间段实现投诉问题定界。
信令网作为电信网的支撑网，目前已不仅仅是提供支持话音业务所需的信令功能和程序，在新的业务，如智能网和移动网，信令网的负荷呈非线性增加。目前，大部分电信运营商都采用信令监测***对信令网进行管理。
实施例2：
在实施例1的基础上，本实施例所述方法根据梳理的诊断规则，***自动根据用户描述的现象、时间段实现投诉问题定界。
实施例3：
在实施例2的基础上，本实施例所述投诉问题界定如下：
用户侧问题：用户感染手机病毒可能导致用户流量异常或影响网速，通手机上网智能诊断可直接显示用户疑似感染病毒记录，并给出预处理意见；
网络侧问题：用户所在小区无线网络质量问题可能导致用户无法上网或网速慢，通手机上网问题智能诊断可直接显示用户所在小区与无线质差小区关联结果；
业务侧问题：业务平台服务器返回失败应答码或响应超时会导致用户无法打开网页或感知网速慢，通过手机上网问题智能诊断可准确定位业务侧问题。
（1）GSM/TD上网分析规则：
定界 诊断要素
用户、终端侧问题 最近N小时有无上网记录
用户、终端侧问题 上网记录返回终端侧错误
用户、终端侧问题 上网记录存在超时记录
用户、终端侧问题 用户在病毒库用户列表中
用户、终端侧问题 是否访问高流量业务
无线侧问题 时段内服务小区是否负荷高
无线侧问题 时段内服务小区是否弱覆盖
无线侧问题 时段内服务小区是否质差
核心侧问题 时段内SGSN是否异常
业务平台侧问题 上网日志返回业务侧错误
互联网侧问题 用户访问业务是否属于网外资源
（2）LTE上网分析规则
用户、终端侧问题 最近N小时有无上网记录
用户、终端侧问题 上网记录存在超时记录
用户、终端侧问题 是否访问高流量业务
无线侧问题 时段内服务小区是否弱覆盖
无线侧问题 时段内服务小区是否质差
核心侧问题 LTE EPC核心网存在问题
互联网侧问题 用户访问业务是否属于网外资源
用户、终端侧问题 上网记录返回终端侧错误
用户、终端侧问题 用户在病毒库用户列表中
业务平台侧问题 上网日志返回业务侧错误
无线侧问题 时段内服务小区是否负荷高
TD是3G制式的一种（另外CDMA2000+WCDMA），目前国内***在运营，GSM是2G的一种，另外有CDMA。移动和联通各有一个GSM网络，3G与2G的最大的区别就是通过更高的调制方式，使PS速率更快。
LTE是英文Long Term Evolution的缩写。LTE也被通俗的称为3.9G，具有100Mbps的数据下载能力，被视作从3G向4G演进的主流技术。它改进并增强了3G的空中接入技术，采用OFDM和MIMO作为其无线网络演进的唯一标准。在20MHz频谱带宽下能够提供下行100Mbit/s与上行50Mbit/s的峰值速率。
实施例4：
在1、2或3任一实施例的基础上，本实施例所述方法采用Hadoop大数据处理框架：采用HDFS/HBase作为用户上网记录存储方案；采用MapReduce/Hive实现数据的关联整合运算。
实施例5：
在实施例4的基础上，本实施例所述Hadoop大数据处理框架使用第三方软件Cloudera搭建。
实施例6：
如图1所示，在实施例5的基础上，本实施例所述方法通过基于Hadoop的分布式ETL工具实现对信令数据的加工处理，采用并行计算技术保障大数据的关联处理效率，对采集的信令做数据归一化，信令与手机病毒数据、无线网优数据关联分析。
实施例7：
在实施例6的基础上，本实施例所述方法使用java语言提供jsp图形界面，简单操作，方便实用。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (7)
1.一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述方法采用大数据处理技术，整合信令监测***、网管***、手机病毒监测***数据，以用户为索引进行信息聚合、关联分析、智能诊断，自动生成解释口径和故障现象，将用户行为信息、诊断结论、解释口径传到前台；处理人员根据投诉号码一键信息查询，快速反馈用户。
2.根据权利要求1所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述方法根据梳理的诊断规则，***自动根据用户描述的现象、时间段实现投诉问题定界。
3.根据权利要求2所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述投诉问题界定如下：
用户侧问题：用户感染手机病毒可能导致用户流量异常或影响网速，通手机上网智能诊断可直接显示用户疑似感染病毒记录，并给出预处理意见；
网络侧问题：用户所在小区无线网络质量问题可能导致用户无法上网或网速慢，通手机上网问题智能诊断可直接显示用户所在小区与无线质差小区关联结果；
业务侧问题：业务平台服务器返回失败应答码或响应超时会导致用户无法打开网页或感知网速慢，通过手机上网问题智能诊断可准确定位业务侧问题。
4.根据权利要求1、2或3任一所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述方法采用Hadoop大数据处理框架：采用HDFS/HBase作为用户上网记录存储方案；采用MapReduce/Hive实现数据的关联整合运算。
5.根据权利要求4所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述Hadoop大数据处理框架使用第三方软件Cloudera搭建。
6.根据权利要求5所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述方法通过基于Hadoop的分布式ETL工具实现对信令数据的加工处理，采用并行计算技术保障大数据的关联处理效率，对采集的信令做数据归一化，信令与手机病毒数据、无线网优数据关联分析。
7.根据权利要求6所述的一种移动用户上网诊断方法，其特征在于：所述方法使用java语言提供jsp图形界面，简单操作，方便实用。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160810 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |