CN107396393B - 一种基于手机流量的网络使用状态分析方法 - Google Patents

一种基于手机流量的网络使用状态分析方法 Download PDF

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Abstract

一种基于手机的流量来判断网络使用状态的方法，构建利用流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态，当设备使用网络时，根据实时上下行比值的不同大致分为三种类型：偏向上传型、均衡型、偏向下载型，根据比值变化率判断使用状况变化的趋势，根据流量的分布可以分为空闲、正常、异常和无网络。避免了在移动设备网络资源紧张的情况下造成流量浪费，既节约了基站网络资源，又提高了用户流量的使用效率，能够更好的分析用户的使用情景。

Description

一种基于手机流量的网络使用状态分析方法
技术领域
本发明涉及网络使用状态分析技术领域，特别涉及一种基于手机流量的网络使用状态分析方法。
背景技术
现如今，电子商务市场愈加繁茂，手机等智能移动设备的普及率得到了极大的提升。美国高德纳公司的一份报告指出台式机，笔记本电脑的出货量在2016年第三季度下降5.7％，PC设备已经连续8个季度走下坡路。中国《2016移动消费者调研》提到了2016年中国的移动设备持有率已达87％，移动设备市场份额已远远超越台式机和笔记本。在这种背景下，大规模的移动设备密集使用的场景(礼堂、节日晚会、演唱会、电影院、餐厅、研讨会议等)越来频繁的发生在生活中。但此时由于移动运营商的资源信道容量有限，无法向所有人都分配资源，导致相当一部分用户有网速非常慢甚至无网速的体验。而此时使用网络，会导致大量丢包及响应超时，使得用户无法完成需要的操作，同时还消耗了大量流量。
由于资源有限，运营商的一个小区支持最大用户数为200，一个基站有3个小区，即一个基站最大可允许600人接入。如果一个区域人数突然增加，资源就会变得非常紧张，甚至有时候只会建立控制信道，不建立数据信道。在网速较慢的情况下，部分用户由于等待时间过长而不断刷新网页，或尝试连接服务器，造成了大量流量废弃。虽然这些流量没有完成用户的操作(看网页、使用社交软件等)，但这些流量并不会像用户想象的一样不计入话费，而是像普通流量一样依然被流量统计的机器记录下来，造成了流量浪费的现象。据计算，看网页时每产生约20M下载流量就会产生1M左右的上传流量，而20M流量最多可以打开十几个网页，最少仅可打开3～4个网页。也就是说在上述场景中，最少刷新4次左右，最多刷新10次左右，就会产生约1M无用流量。如果在上述场景中，有更多的用户进行刷新操作，假设有一场节日晚会，会场有500人，由于连接数突然增加，资源紧张，这时只要同时有200个人刷新网页，占用了1.6Gbps带宽，但是由于拥塞可能会造成等待甚至丢包，不仅使得用户体验大幅下降，还一定程度上造成了网络资源的浪费。
随着网络设施的逐步发展，用户对于网络流量的需求也在不断提高。据工信部统计，2014年全国月均移动互联网接入流量突破200M达到361M，2015年全国月均移动互联网接入流量上升至567.1M，截至2016年6月全国月均移动互联网接入流量已经飙升至707.3M，其中4G用户更是已经突破了800M。尽管运营商提供的流量套餐种类增多，容量越来越大，但调研结果显示，依然有高达73％的用户反应自己的每月套餐流量不够用，其中有33.6％的用户每月流量会超出套餐很多，占比超过总体的1/3，有39.4％的用户表示虽然会超出套餐流量，但并不会超出很多。只有24.8％的用户认为自己每月套餐的流量足够使用，不足整体的1/4，还有2.1％的用户并不留意自己流量的使用情况。调查结果可以看出有效的使用流量在实际的场景中具有重要意义。尽可能的避免无用流量的产生，可以流量的使用效率，从而一定程度上改善流量不足的状况。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于手机流量的网络使用状态分析方法。本发明为移动设备提供一种网络使用状态的分析方法，解决现有技术的智能移动设备在使用数据流量过程中产生无用流量问题。本发明依据用户移动设备的网络使用状态，为用户提供网络性能提示的服务，有效的避免用户产生废弃的网络数据流量，提升了移动数据流量的使用效率。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，构建利用流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态，当用户处于大型场合时，根据设备流量特征来确定网络使用状态，对用户进行适当的建议，具体包括以下步骤：
步骤S1，获取设备自身的流量参数的当前状态值，并将其作为流量统计初值。设置的总监听时长ta与总监听时长内所均分的段数i。设自变量t为时间、因变量z为每小段时间内上下行流量比值，则有表达式z＝kt(k值的正负标示着流量使用的趋势)；
步骤S2，被动监听设置的时间段内流量的特征变化，统计流量使用情况，并用线性回归的方法计算S1中的k值；
步骤S3，根据步骤S2获取的k值、流量比值及其对应时间段的特点判断网络使用情况是趋于上传还是下载，并判断网络状态是否正常。
所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11，根据设备统计的上下行流量总值，设置的上下行流量的初值，用户设定监控的时间总长度与时间总长度内所分的小段数；
默认情况下，监控的时间总长度为100秒，时间总长度内所分的小段数为20段。
步骤S12，根据用户设置的总监听时长ta与总监听时长内所均分的段数i，计算每小段监听时长
Figure BDA0001401416220000031
计算自变量t的均值
Figure BDA0001401416220000032
所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21，每隔te时间从设备获取流量值，计算出每小段时长内的上下行流量比值z，计算平均比值：
Figure BDA0001401416220000033
若上行流量为0，则将该小段时间内下行流量与上行流量的比值计为0，并将该小段时间的下行流量值顺延累加在下一个小段时间上；若下一小段时间的上行流量仍为0，则按前述步骤，继续将该小段时间的下行流量值顺延累加在一个小段时间；重复上述步骤，直至上行流量不为0。
步骤S22，当下行流量与上行流量的比值小于0.1时，开始累计时间，直至下行流量与上行流量的比值大于0.1，结束累计，将下行流量与上行流量的比值小于0.1的总时长写入，并返回步骤S12。
所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31，根据步骤S2计算的线性回归斜率进行判断：若线性回归的斜率为正值，则网络状态趋向于下载，网络正常；若线性回归的斜率呈现负值则趋向于上传，则进入步骤S32对网络状态进一步进行判定；
步骤S32，若线性回归的斜率呈现负值，则记录该时间段内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的累计时间，若累计时间超过该时间段总监控时长的一半，且最后的te时间内下行流量与上行流量的比值也处于0.1以下，且该总监听时长内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的时间内、上行流量的总和值小于100k，则判定网络状况异常；若无异常，根据平均比值
Figure BDA0001401416220000034
所处的四个区间判断网络使用状态。
所述步骤S31和步骤S32中，所述网络处于上传时的z值区间为(0,1]；所述网络处于网页浏览状态时的z值区间为(1,50]；所述网络处于观看视频状态时的z值区间为(50,100]；所述网络处于文件下载状态时的z值区间为(100,∞)；
本发明的有益效果是：
本发明提供的一种移动设备的网络使用状况的分析方法，针对在移动设备在人群密集的大型场合下可能出现的由于资源紧张造成的流量使用效率低下的不足，提出了基于流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态算法。
新策略的核心思想是处理数据流量的特征，并分析对应状态。当前网络使用状态异常时，给用户网络效率低下的信息，辅助用户做出是否继续使用网络的判断。避免了在移动设备网络资源紧张的情况下造成流量浪费，既节约了基站网络资源，又提高了用户流量的使用效率。
附图说明
图1为本发明的使用情景示意图；
图2为本发明的工作流程示意图；
图3为本发明的流量计算与统计示意图；
图4为本发明的判断状态流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的作进一步的详细说明，但是本发明不局限于以下实施例。
如图1所示的本发明的使用情景示意图，一种移动设备的网络使用状况的分析方法及，针对在移动设备在人群密集的大型场合下可能出现的由于资源紧张造成的流量使用效率低下的不足，提出了基于流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态算法。新策略的核心思想是处理数据流量的特征，并分析对应状态，并用户进行适当的建议。
如图2所示的本发明的工作流程示意图，初始对设备监控流量数据初始化，其次分析模块用于获取流量的信息，进行处理并分析，最后根据计算结果判定移动设备的网络使用状态及趋势。
如图3所示的本发明的流量计算与统计示意图，对每小段的比值进行计算，根据每小段的比值，计算线性回归值。
如图4所示的本发明的判断状态流程示意图，首先判断求得的线性回归斜率是否为正数。若为正数，则网络状态正常可以直接进行平均比值分析判定；若为负数则判定是否同时满足：
(1)值为0.1或以下的总时间超过总监测时间的一半；
(2)最后te时间内比值也为0.1或以下；
(3)处于0.1或以下时间段内的总上行流量未超过100k。
若全部满足则认为网络状态异常，否则可以进行平均比值分析判定。
参照图1～图4，一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，构建利用流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态，当用户处于大型场合时，根据设备流量特征来确定网络使用状态，对用户进行适当的建议，具体包括以下步骤：
步骤S11，根据设备统计的上下行流量总值，设置的上下行流量的初值，用户设定监控的时间总长度与时间总长度内所分的小段数；
默认情况下，监控的时间总长度为100秒，时间总长度内所分的小段数为20段。
步骤S12，根据用户设置的总监听时长ta与总监听时长内所均分的段数i，计算每小段监听时长
Figure BDA0001401416220000051
计算自变量t的均值
Figure BDA0001401416220000052
所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21，每隔te时间从设备获取流量值，计算出每小段时长内的上下行流量比值z，计算平均比值：
Figure BDA0001401416220000053
若上行流量为0，则将该小段时间内下行流量与上行流量的比值计为0，并将该小段时间的下行流量值顺延累加在下一个小段时间上；若下一小段时间的上行流量仍为0，则按前述步骤，继续将该小段时间的下行流量值顺延累加在一个小段时间；重复上述步骤，直至上行流量不为0。
步骤S22，当下行流量与上行流量的比值小于0.1时，开始累计时间，直至下行流量与上行流量的比值大于0.1，结束累计，将下行流量与上行流量的比值小于0.1的总时长保存，并返回步骤S12。
所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31，根据步骤S2计算的线性回归斜率进行判断：若线性回归的斜率为正值，则网络状态趋向于下载，网络正常；若线性回归的斜率呈现负值则趋向于上传，则进入步骤S32对网络状态进一步进行判定；
步骤S32，若线性回归的斜率呈现负值，则记录该时间段内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的累计时间，若累计时间超过该时间段总监控时长的一半，且最后的te时间内下行流量与上行流量的比值也处于0.1以下，且该总监听时长内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的时间内、上行流量的总和值小于100k，下行资源紧张，流量效率低下。若判定为下行资源紧张，则建议用户暂时停止使用网络或者连接WI-FI等其他可能存在的网络资源；若无异常，根据平均比值
Figure BDA0001401416220000061
所处的四个区间判断网络使用状态。
平均比值分析判定区间如下：
若流量被大量用于上传，则z值区间为(0,1]。
若流量被用于看普通网页，则z值区间为(1,50]。
若流量被用于在线看视频，则z值区间为(50,100]。
若流量被大量用于下载，则z值区间为(100,∞)。
本方法可以获取流量的信息，进行处理并分析，根据计算结果判定移动设备的网络使用状态及趋势。

Claims (8)

1.一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，构建利用流量的大小、上下行比值变化和分布来分析当前网络使用状态，当用户处于大型场合时，根据设备流量特征来确定网络使用状态，对用户进行适当的建议，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1，获取设备自身的流量参数的当前状态值，并将其作为流量统计初值，设置总监听时长ta与总监听时长内所均分的段数i，设自变量t为时间、因变量z为每小段时间内上下行流量比值，则有表达式z＝kt，k值的正负标示着流量使用的趋势；
步骤S2，被动监听设置的时间段内流量的特征变化，统计流量使用情况，并用线性回归的方法计算S1中的k值；
步骤S3，根据步骤S2获取的k值、流量比值及其对应时间段的特点判断网络使用情况是趋于上传还是下载，并判断网络状态是否正常。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11，根据设备统计的上下行流量总值，设置设备的上下行流量总使用值作为上下行流量的初值，用户设定监控的时间总长度与时间总长度内所分的小段数；
步骤S12，根据用户设置的总监听时长ta与总监听时长内所均分的段数i，计算每小段监听时长
Figure FDA0002712093860000011
3.根据权利要求2所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S11中，默认情况下，总监听时长ta为100秒，总监听时长内所均分的段数i为20。
4.根据权利要求1所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21，每隔te时间从设备获取流量值，计算出每小段时长内的上下行流量比值z，计算平均比值：
Figure FDA0002712093860000012
步骤S22，当下行流量与上行流量的比值小于0.1时，开始累计时间，直至下行流量与上行流量的比值大于0.1，结束累计，将下行流量与上行流量的比值小于0.1的总时长写入，并返回步骤S12。
5.根据权利要求4所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S21中，若上行流量为0，则将该小段时间内下行流量与上行流量的比值计为0，并将该小段时间的下行流量值顺延累加在下一个小段时间上；若下一小段时间的上行流量仍为0，则按前述步骤，继续将该小段时间的下行流量值顺延累加在一个小段时间；重复上述步骤，直至上行流量不为0。
6.根据权利要求4所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31，根据步骤S2计算的线性回归斜率进行判断：若线性回归的斜率为正值，则网络状态趋向于下载，网络正常；若线性回归的斜率呈现负值则趋向于上传，则进入步骤S32对网络状态进一步进行判定；
步骤S32，若线性回归的斜率呈现负值，则记录该时间段内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的累计时间，若累计时间超过该时间段总监控时长的一半，且最后的te时间内下行流量与上行流量的比值也处于0.1以下，且该总监听时长内下行流量与上行流量的比值处于0.1以下的时间内、上行流量的总和值小于界限值，则判定网络状况异常；若无异常，根据平均比值
Figure FDA0002712093860000021
所处的四个区间判断网络使用状态。
7.根据权利要求6所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S31和步骤S32中，所述网络处于上传时的z值区间为(0,1]；所述网络处于网页浏览状态时的z值区间为(1,50]；所述网络处于观看视频状态时的z值区间为(50,100]；所述网络处于文件下载状态时的z值区间为(100,∞)。
8.根据权利要求6所述的一种基于手机流量的网络使用状态分析方法，其特征在于，所述步骤S32中，所述的界限值为100k。
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