网络故障的分析方法、装置和计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种网络故障的分析方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术：

2.网络的迭代发展促进了移动互联网业务的普及应用，相应地，移动互联网业务对网络质量提出了更高的要求。用户对业务的体验直接反映了网络质量。如何快速、准确地定位质差原因，排查网络故障，是运营商提高运营效率、降低运维成本、保障客户感知的关键。

技术实现要素：

3.发明人进行分析后发现，相关技术存在故障分析不准确的问题。
4.本发明实施例所要解决的一个技术问题是：如何提高网络故障分析的准确性。
5.根据本发明一些实施例的第一个方面，提供一种网络故障的分析方法，包括：确定话单集合中的质差话单；根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；对于各个维度，利用预先训练的、维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定维度下的第二质差网段；将同时属于第一质差网段和第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；确定质差网段的故障根因。
6.在一些实施例中，根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段包括：计算话单集合中，各个网段的质差话单的占比；对于每个网段，在网段的质差话单的占比大于网段对应的质差阈值的情况下，将网段确定为第一质差网段。
7.在一些实施例中，对于各个维度，利用预先训练的、维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定维度下的第二质差网段包括：对于各个维度下每个网段的质差话单：生成相应的质差话单子集；利用预先训练的、维度对应的随机森林模型，对质差话单子集进行处理，生成维度下相应网段的质差分类结果，其中，质差分类结果表示相应网段是否为第二质差网段。
8.在一些实施例中，利用预先训练的、维度对应的随机森林模型，对质差话单子集进行处理包括：生成质差话单子集对应的输入特征，其中，输入特征包括质差话单子集中各个话单的关键特征的特征值；将输入特征输入到预先训练的、维度对应的随机森林模型中。
9.在一些实施例中，网络故障的分析方法还包括：根据每种业务对应的训练数据集，计算业务的各个特征的信息增益；对于每种业务，将信息增益最大的预设数量个特征确定为业务的关键特征。
10.在一些实施例中，确定话单集合中的质差话单包括：根据预设的、每类业务的初筛特征和相应的初筛阈值，初步确定话单集合中的质差话单；利用预先确定的关键特征和相应的阈值，对话单集合中的质差话单进行进一步筛选。
11.在一些实施例中，对于浏览类业务的话单，预设的初筛特征包括页面首屏时延、页面打开时延、rtt(round trip time，往返时间)上行时延、rtt下行时延或超文本传输协议
(hypertext transfer protocol，简称：http)下载速率中的至少一种；对于视频类业务的话单，预设的初筛特征包括视频下载速率、视频卡顿频率、速率码率比中的至少一种；对于游戏类业务的话单，预设的初筛特征包括游戏交互时延；对于即时通信类业务的话单，预设的初筛特征包括消息发送成功率。
12.在一些实施例中，确定质差网段的故障根因包括：根据质差网段的各个质差指标的统计占比，确定故障根因。
13.在一些实施例中，网络故障的分析方法还包括：对于属于第一质差网段和第二质差网段中的一个的网段，根据告警信息判断网段是否为质差网段。
14.在一些实施例中，各个网段包括核心网、sp(service provider，服务提供商)、ipran(ip radio access network，基于网络协议的无线接入网)、无线或终端中的至少一种。
15.在一些实施例中，各个维度包括全网维度、小区维度、切片维度或用户维度中的至少一种。
16.根据本发明一些实施例的第二个方面，提供一种网络故障的分析装置，包括：确定模块，被配置为确定话单集合中的质差话单；第一质差网段确定模块，被配置为根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；第二质差网段确定模块，被配置为对于各个维度，利用预先训练的、维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定维度下的第二质差网段；质差网段确定模块，被配置为将同时属于第一质差网段和第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；故障根因确定模块，被配置为确定质差网段的故障根因。
17.根据本发明一些实施例的第三个方面，提供一种网络故障的分析装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行前述任意一种网络故障的分析方法。
18.根据本发明一些实施例的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任意一种网络故障的分析方法。
19.上述发明中的一些实施例具有如下优点或有益效果。本发明的实施例通过基于统计和基于模型的两种方式对各个网段进行初步的质差判断，然后进一步通过交叉验证的方式确认质差网段，这样能够准确地从端到端的通信全链路中识别出质差网段。通过对故障原因进行定界、定段的分析，最终定位到具体的原因所在网段，从而能够更准确地分析故障原因，有效指导了现网的运维、保障了用户的感知。
20.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
21.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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1示出了根据本发明一些实施例的网络故障的分析方法的流程示意图。
23.图2示出了根据本发明另一些实施例的网络故障分析方法的流程示意图。
24.图3示出了根据本发明一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。
25.图4示出了根据本发明另一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。
26.图5示出了根据本发明又一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
29.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
30.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
31.在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
32.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
33.用户能够感知通信服务是否质差。然而，用户所感知到的质差可能由多种原因导致，而这些原因的产生不能仅局限于无线侧，也可能是核心网、ipran、sp或者终端的问题。因此，对质差的根因分析应该是端到端的、贯穿通信过程所涉及的各个环节的。然而，相关技术更侧重对网络中单个网段的各类故障进行归类和分析，缺乏对网络端到端的综合故障判断机制。当网络多处同时出现故障时，不能及时、全面地锁定问题点。此外，相关技术通过单一维度判断质差结果，比较片面，存在定位不准的风险。本发明提供了一种网络故障的分析方法、装置和计算机可读存储介质，以解决上述问题。
34.图1示出了根据本发明一些实施例的网络故障的分析方法的流程示意图。如图1所示，该实施例的网络故障的分析方法包括步骤s102～s110。
35.在步骤s102中，确定话单集合中的质差话单。
36.质差话单可以通过阈值筛选的方式确定，或者利用预先训练的话单分类模型确定。
37.在一些实施例中，根据预设的、每类业务的初筛特征和相应的初筛阈值，初步确定话单集合中的质差话单；利用预先确定的关键特征和相应的阈值，对话单集合中的质差话单进行进一步筛选。初筛阈值可以根据网络业务历史数据和专家经验确定，在进一步筛选中所使用的关键特征的阈值可以重新确定，从而通过多层筛选，更准确地确定质差话单。根据需要，也可以只根据初筛特征和初筛阈值进行一次筛选，或者利用关键特征和关键特征的初筛阈值进行一次筛选等等，这里不再赘述。
38.在一些实施例中，对于浏览类业务的话单，预设的初筛特征包括页面首屏时延、页面打开时延、rtt上行时延、rtt下行时延或http下载速率中的至少一种；对于视频类业务的话单，预设的初筛特征包括视频下载速率、视频卡顿频率、速率码率比中的至少一种；对于游戏类业务的话单，预设的初筛特征包括游戏交互时延；对于即时通信类业务的话单，预设的初筛特征包括消息发送成功率。关键特征也可以从这些初筛特征中确定。当然，本发明的实施例涉及的业务类型并不仅仅局限于以上几种，每类业务中的特征也不局限于上述列举的特征。本领域技术人员可以根据需要，对其他类型的业务进行处理，或者使用其他特征，这里不再赘述。
39.在一些实施例中，根据信息增益确定关键特征：根据每种业务对应的训练数据集，计算业务的各个特征的信息增益；对于每种业务，将信息增益最大的预设数量个特征确定为业务的关键特征。
40.下面示例性地描述一种关键特征的确定方式。
41.1.获取训练数据集d和多个备选的特征，例如初筛特征。对于每一项业务，都单独选择多个备选的特征中的一个进行训练，业务种类例如包括浏览类、游戏类、视频类、即时通信类等等。
42.2.计算数据集d的经验熵h(d)。
[0043][0044]
其中，|d|表示样本容量，即数据集d中的样本个数。以ck表示不同类别，k＝1，2，
…
，k，|ck|表示类别k的样本容量，则
[0045]
3.计算特征a对数据集d的经验条件熵h(d|a)。以ai表示不同的指标特征，其中，i＝1，2，
…
，n，根据ai的不同取值，将d划分为n个子集d1、d2、
…
、dn，|di|为di的样本个数，有以d
ik
表示子集di中属于类ck的样本集合，则有d
ik
＝di∩ck，|d
ik
|为d
ik
的样本个数。
[0046][0047]
4.计算特征ai的信息增益g(d,ai)：
[0048]
g(d,ai)＝h(d)-h(d|ai)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0049]
5.选取g(d,ai)最大的预设数量个ai，作为该业务的关键特征。
[0050]
通过确定关键特征，能够对话单的特征进行降维处理，降低后期处理的复杂度，在不影响判断准确度的情况下提高了处理效率。
[0051]
在步骤s104中，根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段。
[0052]
在一些实施例中，计算话单集合中，各个网段的质差话单的占比，例如，质差话单数量与全部话单数量的比值；对于每个网段，在该网段的质差话单的占比大于该网段对应的质差阈值的情况下，将该网段确定为第一质差网段。质差阈值可以为预设的数值。
[0053]
在步骤s106中，对于各个维度，利用预先训练的、该维度对应模型和关键特征，对
各个网段的质差话单进行处理，确定该维度下的第二质差网段。
[0054]
在一些实施例中，各个维度包括全网维度、小区维度、切片维度或用户维度等等。根据需要，本领域技术人员还可以基于其他维度进行处理，这里不再赘述。
[0055]
例如，分别确定全网维度、小区维度、切片维度或用户维度的质差话单。以用户维度为例，获取某用户一段时间内的核心网、sp、ipran、无线、终端的各个网段的质差话单。然后，利用预先训练的模型，分别对该用户各个网段的质差话单进行处理，获得各个网段是否为第二质差网段的分类结果。
[0056]
在一些实施例中，模型为随机森林模型。对于各个维度下每个网段的质差话单：生成相应的质差话单子集；利用预先训练的、该维度对应的随机森林模型，对质差话单子集进行处理，生成该维度下相应网段的质差分类结果，其中，质差分类结果表示相应网段是否为第二质差网段。根据需要，还可以是其他类型的模型，这里不再赘述。
[0057]
在一些实施例中，可以利用随机森林模型、采用以下方式进行处理：生成质差话单子集对应的输入特征，其中，输入特征包括质差话单子集中各个话单的关键特征的特征值；将输入特征输入到预先训练的随机森林模型中。由于每个质差话单子集通常包括多个话单，在确定输入特征时，例如可以令某个关键特征的特征值为各个话单中相应关键特征的特征值集合、或者为这些特征值的统计信息(例如平均值、中位数、方差、标准差、数量等等)。从而，可以使得模型根据某一维度下某一网段的质差话单特点，判断质差原因是否在本网段，从而得出本网段是否为第二质差网段的判断结果。
[0058]
在一些实施例中，还可以预先根据各个维度下各个网段的质差数据对随机森林模型进行训练。例如，获取已标记是否为质差网段的网段对应的话单数据，将其划分为训练集和测试集；然后，采用训练集对模型进行训练，确定随机森林中各个节点对应的关键特征，以构建随机森林；然后将测试集的数据输入到训练后的模型中，以判断模型的可用性。
[0059]
在步骤s108中，将同时属于第一质差网段和第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段。
[0060]
例如，通过分析小区维度下的质差话单，判断无线网段为第二质差网段。同时，无线网段也被确定为第一质差网段。此时，该网段可以确定为小区维度下的质差网段。
[0061]
步骤s104和s106分别采用了两种方式判断质差网段。如果某个网段在两种方式的判断下均为质差网段，则可以将其确定为质差网段。通过这种交叉验证的方式，提高了判断的准确性。
[0062]
在步骤s110中，确定质差网段的故障根因。例如，根据质差网段的各个质差指标的统计占比，确定故障根因。
[0063]
而对于属于第一质差网段和第二质差网段中的一个的网段，根据告警信息判断网段是否为质差网段。
[0064]
上述实施例通过基于统计和基于模型的两种方式对各个网段进行初步的质差判断，然后进一步通过交叉验证的方式确认质差网段，这样能够准确地从端到端的通信全链路中识别出质差网段。通过对故障原因进行定界、定段的分析，最终定位到具体的原因所在网段，从而能够更准确地分析故障原因，有效指导了现网的运维、保障了用户的感知。
[0065]
本发明的输出结果可以应用于移动业务的端到端的感知监测分析系统中，对于确定的质差网段联动地产生告警派单，实现闭环的全流程自动化。此外，本发明的方案还可以
应用于4g、5g网络，例如，可以基于网络切片的用户体验进行故障根因分析。
[0066]
下面参考图2描述本发明网络故障的分析方法的应用例。
[0067]
图2示出了根据本发明另一些实施例的网络故障分析方法的流程示意图。如图2所示，该实施例的网络故障的分析方法包括步骤s202～s214。
[0068]
在步骤s202中，获取全网用户业务dpi数据详单，包括用户信息、业务种类、业务名称、业务指标、网元信息、无线小区或信息等。
[0069]
在步骤s204中，根据业务指标门限的经验值，对dpi详单进行质差标记。
[0070]
以浏览业务为例，业务指标可选择页面首屏时延、页面打开时延、rtt上行时延、rtt下行时延、http下载速率等。
[0071]
在步骤s206中，从全网、小区维度分别汇聚这些详单，形成质差清单。
[0072]
在步骤s208中，基于全网数据进行统计分类，以确定第一质差网段。
[0073]
例如，从全网的质差详单中获取连续3天的数据，在这些数据中，需要满足mme或sgw-u/pgw-u连续大于等于两个3小时、sp连续大于等于两个6小时、ipran/无线/终端连续大于等于2天的条件。然后，根据话单的质差标签，分别统计核心网、sp、ipran、无线、终端等段落的质差记录数占比。如果网段i中质差话单的占比超过阈值，则判定网段i为第一质差网段，记为si_statistical_poor＝1，否则si_statistical_poor＝0。
[0074]
表1示例性地示出了基于统计分类的质差判定结果。
[0075]
表1
[0076]
i取值网段质差占比门限阈值si_statistical_poor1核心网12％30％02sp8％35％03ipran18％35％04无线43％40％15终端22％40％0
[0077]
在表1的示例中，无线网段被判定为第一质差网段。
[0078]
在步骤s210中，确定关键特征。
[0079]
以浏览业务为例，设训练集样本数为|d|，质差样本数为|c1|，非质差样本数为|c2|。取经验指标(即初筛特征)作为特征ai，a1表示页面首屏时延，a2表示页面打开时延，a3表示rtt上行时延，a4表示rtt下行时延，a5表示http下载速率，依此类推。
[0080]
根据公式(1)(2)(3)计算各指标特征的信息增益，获得信息增益gi＝g(d,ai)，并选择gi大的特征作为业务指标的最优特征，即，关键特征。
[0081]
同理，可以得到游戏类业务、视频类业务、即时通信类业务等各类业务的关键特征。
[0082]
在步骤s212中，基于小区数据，采用随机森林模型进行分类，以确定第二质差网段。
[0083]
例如，抽取某个小区连续3天的样本数据，这些数据的时间范围与步骤s208中选取的数据的时间范围相同。
[0084]
采用随机森林模型对这些数据进行处理，获得分类结果。例如对于网段i，si_random_poor＝1表示该网段为第二质差网段，si_random_poor＝0表示该网段不为第二质
差网段。
[0085]
表2示例性地示出了基于随机森林的质差判定结果。“day1”“day2”和“day3”列分别表示3天中每一天的数据对应的si_random_poor值。
[0086]
表2
[0087]
i取值网段day1day2day31核心网0002sp0003ipran0004无线1115终端000
[0088]
在表2的示例中，无线网段被判定为第一质差网段。
[0089]
在步骤s214中，对步骤s208和s212中的判断结果进行交叉验证。
[0090]
参考表1和表2，对统计分类和随机森林分类的输出结果进行交叉验证，可以看出两种分析方式的分析结论中，都是将无线网段确定为质差网段，因此可以基于无线网段继续确定故障根因。通过进一步分析，得出无线网段的故障根因集中在小区弱覆盖。
[0091]
图3示出了根据本发明一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。如图3所示，该实施例的网络故障的分析装置30包括：确定模块310，被配置为确定话单集合中的质差话单；第一质差网段确定模块320，被配置为根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；第二质差网段确定模块330，被配置为对于各个维度，利用预先训练的、维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定维度下的第二质差网段；质差网段确定模块340，被配置为将同时属于第一质差网段和第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；故障根因确定模块350，被配置为确定质差网段的故障根因。
[0092]
在一些实施例中，第一质差网段确定模块320进一步被配置为计算话单集合中，各个网段的质差话单的占比；对于每个网段，在网段的质差话单的占比大于网段对应的质差阈值的情况下，将网段确定为第一质差网段。
[0093]
在一些实施例中，第二质差网段确定模块330进一步被配置为对于各个维度下每个网段的质差话单：生成相应的质差话单子集；利用预先训练的、维度对应的随机森林模型，对质差话单子集进行处理，生成维度下相应网段的质差分类结果，其中，质差分类结果表示相应网段是否为第二质差网段。
[0094]
在一些实施例中，第二质差网段确定模块330进一步被配置为生成质差话单子集对应的输入特征，其中，输入特征包括质差话单子集中各个话单的关键特征的特征值；将输入特征输入到预先训练的、维度对应的随机森林模型中。
[0095]
在一些实施例中，网络故障的分析装置30还包括：关键特征确定模块360，被配置为根据每种业务对应的训练数据集，计算业务的各个特征的信息增益；对于每种业务，将信息增益最大的预设数量个特征确定为业务的关键特征。
[0096]
在一些实施例中，确定模块310进一步被配置为根据预设的、每类业务的初筛特征和相应的初筛阈值，初步确定话单集合中的质差话单；利用预先确定的关键特征和相应的阈值，对话单集合中的质差话单进行进一步筛选。
[0097]
在一些实施例中，对于浏览类业务的话单，预设的初筛特征包括页面首屏时延、页
面打开时延、rtt上行时延、rtt下行时延或http下载速率中的至少一种；对于视频类业务的话单，预设的初筛特征包括视频下载速率、视频卡顿频率、速率码率比中的至少一种；对于游戏类业务的话单，预设的初筛特征包括游戏交互时延；对于即时通信类业务的话单，预设的初筛特征包括消息发送成功率。
[0098]
在一些实施例中，故障根因确定模块350进一步被配置为根据质差网段的各个质差指标的统计占比，确定故障根因。
[0099]
在一些实施例中，故障根因确定模块350进一步被配置为对于属于第一质差网段和第二质差网段中的一个的网段，根据告警信息判断网段是否为质差网段。
[0100]
在一些实施例中，各个网段包括核心网、sp、ipran、无线或终端中的至少一种。
[0101]
在一些实施例中，各个维度包括全网维度、小区维度、切片维度或用户维度中的至少一种。
[0102]
图4示出了根据本发明另一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。如图4所示，该实施例的网络故障的分析装置40包括：存储器410以及耦接至该存储器410的处理器420，处理器420被配置为基于存储在存储器410中的指令，执行前述任意一个实施例中的网络故障的分析方法。
[0103]
其中，存储器410例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(boot loader)以及其他程序等。
[0104]
图5示出了根据本发明又一些实施例的网络故障的分析装置的结构示意图。如图5所示，该实施例的网络故障的分析装置50包括：存储器510以及处理器520，还可以包括输入输出接口530、网络接口540、存储接口550等。这些接口530，540，550以及存储器510和处理器520之间例如可以通过总线560连接。其中，输入输出接口530为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口540为各种联网设备提供连接接口。存储接口550为sd卡、u盘等外置存储设备提供连接接口。
[0105]
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现前述任意一种网络故障的分析方法。
[0106]
本领域内的技术人员应当明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0107]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解为可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0108]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0109]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0110]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种网络故障的分析方法，包括：确定话单集合中的质差话单；根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；对于各个维度，利用预先训练的、所述维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定所述维度下的第二质差网段；将同时属于所述第一质差网段和所述第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；确定所述质差网段的故障根因。2.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段包括：计算所述话单集合中，各个网段的质差话单的占比；对于每个网段，在所述网段的质差话单的占比大于所述网段对应的质差阈值的情况下，将所述网段确定为第一质差网段。3.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述对于各个维度，利用预先训练的、所述维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定所述维度下的第二质差网段包括：对于各个维度下每个网段的质差话单：生成相应的质差话单子集；利用预先训练的、所述维度对应的随机森林模型，对所述质差话单子集进行处理，生成所述维度下相应网段的质差分类结果，其中，所述质差分类结果表示相应网段是否为第二质差网段。4.根据权利要求3所述的分析方法，其中，所述利用预先训练的、所述维度对应的随机森林模型，对所述质差话单子集进行处理包括：生成所述质差话单子集对应的输入特征，其中，所述输入特征包括所述质差话单子集中各个话单的关键特征的特征值；将所述输入特征输入到预先训练的、所述维度对应的随机森林模型中。5.根据权利要求1所述的分析方法，还包括：根据每种业务对应的训练数据集，计算所述业务的各个特征的信息增益；对于每种业务，将信息增益最大的预设数量个特征确定为所述业务的关键特征。6.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述确定话单集合中的质差话单包括：根据预设的、每类业务的初筛特征和相应的初筛阈值，初步确定话单集合中的质差话单；利用预先确定的关键特征和相应的阈值，对所述话单集合中的质差话单进行进一步筛选。7.根据权利要求6所述的分析方法，其中：对于浏览类业务的话单，所述预设的初筛特征包括页面首屏时延、页面打开时延、往返时间rtt上行时延、rtt下行时延或超文本传输协议http下载速率中的至少一种；对于视频类业务的话单，所述预设的初筛特征包括视频下载速率、视频卡顿频率、速率码率比中的至少一种；
对于游戏类业务的话单，所述预设的初筛特征包括游戏交互时延；对于即时通信类业务的话单，所述预设的初筛特征包括消息发送成功率。8.根据权利要求1～7中任一项所述的分析方法，其中，所述确定所述质差网段的故障根因包括：根据所述质差网段的各个质差指标的统计占比，确定故障根因。9.根据权利要求1～7中任一项所述的分析方法，还包括：对于属于第一质差网段和第二质差网段中的一个的网段，根据告警信息判断所述网段是否为质差网段。10.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述各个网段包括核心网、服务提供商sp、基于网络协议的无线接入网ipran、无线或终端中的至少一种。11.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述各个维度包括全网维度、小区维度、切片维度或用户维度中的至少一种。12.一种网络故障的分析装置，包括：确定模块，被配置为确定话单集合中的质差话单；第一质差网段确定模块，被配置为根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；第二质差网段确定模块，被配置为对于各个维度，利用预先训练的、所述维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定所述维度下的第二质差网段；质差网段确定模块，被配置为将同时属于所述第一质差网段和所述第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；故障根因确定模块，被配置为确定所述质差网段的故障根因。13.一种网络故障的分析装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1～11中任一项所述的网络故障的分析方法。14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1～11中任一项所述的网络故障的分析方法。

技术总结

本发明公开了一种网络故障的分析方法、装置和计算机可读存储介质，涉及网络技术领域。网络故障的分析方法包括：确定话单集合中的质差话单；根据各个网段的质差话单的占比，确定第一质差网段；对于各个维度，利用预先训练的、维度对应的模型和关键特征，对各个网段的质差话单进行处理，确定维度下的第二质差网段；将同时属于第一质差网段和第二质差网段的网段确定为相应维度下的质差网段；确定质差网段的故障根因。通过对故障原因进行定界、定段的分析，最终定位到具体的原因所在网段，从而能够更准确地分析故障原因，有效指导了现网的运维、保障了用户的感知。保障了用户的感知。保障了用户的感知。