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公开(公告)号：CN117093577A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202210510867.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457
Abstract: 本申请公开了一种基于B+树的触发式滑窗话务异常监测方法，以解决采用相关技术监测时计算量较大，容易耗费较多计算资源，以及计算时延较大难以满足实时的支撑需求的问题。方法包括：获取待监测的全量通话行为事件；根据全量通话行为事件，通过预先构建的左B+树筛选出疑似异常的目标通话行为事件；其中，左B+树中记录有能够表征通话行为事件是否异常的信息；触发预先构建的右B+树对目标通话行为事件所包含的目标用户号码的通话行为事件进行监测，右B+树中记录有各用户号码的标识信息，以及各用户号码的通话行为事件的事件信息。本申请还公开一种基于B+树的触发式滑窗话务异常监测装置、电子设备及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN111835800A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910310155.8
申请日：2019-04-17
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种物联网业务属性识别方法及装置，获取通过目标网络接口传输的全网用户的信令数据；根据信令数据中包含的物联网标识对信令数据进行分类，得到各物联网标识对应的信令数据集合；基于信令数据集合，确定物联网标识对应的目标物联网的指定业务性能指标的特征值；根据指定业务性能指标的特征值，确定目标物联网的业务属性信息。通过对同一物联网下的多个信令数据中与业务性能指标相关的字段进行大数据分析，从多维度确定影响物联网业务质量的各指定业务性能指标的特征值，进而基于该特征值对应的指标类型准确地识别目标物联网的业务属性信息，提高物联网的业务质量的评估效率和评估准确度。
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公开(公告)号：CN111818562A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910295851.6
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种VoLTE通话系统中网络评估方法及系统，其中，所述方法包括：获取用户的信令数据；根据表征通话质量的关键性能指标确定所述VoLTE通话系统中是否包括存在质差的网元，所述关键性能指标是根据所述信令数据计算得到；若包括，则通过对所述信令数据作时域对比分析、聚类对比分析，确定存在质差的目标网元；其中，所述网元为如下所述中的至少一种：用户终端、小区网元、LTE域网元及IMS域网元。本发明实施例所提供的VoLTE通话系统中网络评估方法，可以对整个VoLTE通话系统中的网络进行评估，因此，评估分析的结果较为全面准确，因此更贴近用户体验。
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公开(公告)号：CN115225518B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110336654.1
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L43/0888 , H04W24/00 , H04W88/08 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本说明书提供一种基站流量处理方法、装置及网络设备。方法包括：获取目标基站在预设历史时段的流量相关数据，流量相关数据至少包括业务流量数据和小区工参数据；基于小区工参数据，确定目标小区的最邻近小区以及最邻近小区与目标小区的空间关系；基于目标小区和最邻近小区的业务流量数据，以及最邻近小区与目标小区的空间关系，生成时空特征矩阵；将时空特征矩阵作为预训练的卷积长短时记忆神经网络的输入，得到卷积长短时记忆神经网络输出目标小区在预设未来时段的流量预测结果。由此，可综合考虑小区流量与周围相邻小区在时间上传递关系，以及小区之间的空间关系，采用卷积长短时记忆神经网络精确预测各个小区的流量。
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公开(公告)号：CN111372270A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811592693.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了疑似故障小区的确定方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取多个原始XDR数据；基于多个原始XDR数据对应的驻留小区标识信息，确定驻留小区集合，并统计驻留小区集合内各驻留小区的驻留用户数量；使用各驻留小区的驻留用户数量对应的第一显示标识，在GIS视图中标记各驻留小区对应的泰森多边形；筛选GIS视图中未被标记的现有小区作为预设时间段内的疑似故障小区，其中，GIS视图绘制有多个现有小区的泰森多边形，现有小区的泰森多边形是基于多个现有小区在GIS视图上的投影位置和泰森多边形法则确定的。根据本发明实施例提供的疑似故障小区的确定方法、装置、设备和介质，可以提高确定故障小区的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117112519A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210534493.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置，属于通信领域，能够在一定程度上解决相关技术中数据处理效率较低的问题。该方法包括：获取日志文件；从所述日志文件中筛选出目标日志文件；将所述目标日志文件中的目标数据以B+树的形式进行存储；基于对以B+树的形式存储的所述目标数据的操作得到目标结果。
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公开(公告)号：CN111835800B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910310155.8
申请日：2019-04-17
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种物联网业务属性识别方法及装置，获取通过目标网络接口传输的全网用户的信令数据；根据信令数据中包含的物联网标识对信令数据进行分类，得到各物联网标识对应的信令数据集合；基于信令数据集合，确定物联网标识对应的目标物联网的指定业务性能指标的特征值；根据指定业务性能指标的特征值，确定目标物联网的业务属性信息。通过对同一物联网下的多个信令数据中与业务性能指标相关的字段进行大数据分析，从多维度确定影响物联网业务质量的各指定业务性能指标的特征值，进而基于该特征值对应的指标类型准确地识别目标物联网的业务属性信息，提高物联网的业务质量的评估效率和评估准确度。
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公开(公告)号：CN111372270B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201811592693.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了疑似故障小区的确定方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取多个原始XDR数据；基于多个原始XDR数据对应的驻留小区标识信息，确定驻留小区集合，并统计驻留小区集合内各驻留小区的驻留用户数量；使用各驻留小区的驻留用户数量对应的第一显示标识，在GIS视图中标记各驻留小区对应的泰森多边形；筛选GIS视图中未被标记的现有小区作为预设时间段内的疑似故障小区，其中，GIS视图绘制有多个现有小区的泰森多边形，现有小区的泰森多边形是基于多个现有小区在GIS视图上的投影位置和泰森多边形法则确定的。根据本发明实施例提供的疑似故障小区的确定方法、装置、设备和介质，可以提高确定故障小区的准确性。
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公开(公告)号：CN115150901A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110336724.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种确定通信网络中的质差小区的方法、装置及存储介质，涉及通信领域，以解决相关技术中确定无线网络质量差的小区时准确性低的问题。所述确定通信网络中的质差小区的方法包括：基于目标模型，获取质差用户清单，其中，所述质差用户清单中的质差用户为移动视频用户中对移动视频的满意度低于阈值的用户；基于所述质差用户清单，确定第一质差小区清单，所述第一质差小区清单中的质差小区为网络质量低于设定条件的小区；基于所述第一质差小区清单，确定目标质差小区。本申请用于确定通信网络中网络质量差的小区。
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公开(公告)号：CN112016940A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910458255.5
申请日：2019-05-29
Applicant: 中国移动通信集团福建有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种网络满意度评估模型的建立方法，包括：获取多条第一样本数据；其中，第一样本数据中包含与网络满意度相关的多个网络性能指标的指标值，以及多个网络性能指标的指标值对应的用户针对网络的满意度值；根据多条第一样本数据建立初始模型，根据初始模型中各个网络性能指标的权重值，在各个网络性能指标中选取目标网络性能指标；获取多条第二样本数据；其中第二样本数据包含各个目标网络性能指标的指标值，以及各个目标网络性能指标的指标值对应的用户针对网络的满意度值；根据多条第二样本数据对初始模型进行优化，将优化后的初始模型作为网络满意度评估模型。通过本实施例可用提高用户的网络满意度的评估准确性。
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