语音寻呼时延小区检测方法、装置、设备、介质及产品与流程

本申请涉及无线通信，尤其涉及一种语音寻呼时延小区检测方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术：

1、语音寻呼时延是语音通话过程中，被叫网络向被叫终端发送寻呼消息与被叫网络收到被叫终端响应的时间间隔，越高的寻呼时延不仅影响用户感知，还增加接通失败风险。语音寻呼时延长短取决于被叫用户接入的无线小区质量，对高寻呼时延小区进行识别检测是实现语音业务感知优化的关键。

2、现有高寻呼时延质差小区识别方案基于语音话单收集每次会话业务的被叫接入小区和其寻呼时延数据，统计所有被叫接入小区每天的寻呼时延值，进一步计算出小区寻呼时延平均值，将寻呼时延前n名的小区或符合寻呼时延平均值大于某个阈值小区设定为优化目标。现有方案的精准度不足，容易出现小区误判的情况，不仅加大了运营商网络优化人员工作量，还降低了实际发生问题小区优化效率。

技术实现思路

1、本申请提供一种语音寻呼时延小区检测方法、装置、设备、介质及产品，解决现有方案精准度不足，容易出现小区误判的情况，不仅加大了运营商网络优化人员工作量，还降低了实际发生问题小区优化效率的问题。

2、本申请提供一种语音寻呼时延小区检测方法，包括：

3、根据采集到的语音寻呼时延数据，确定小区高寻呼时延次数序列和小区业务量序列，所述小区高寻呼时延次数序列用于表征各小区的语音寻呼时延超过预设高寻呼时延阈值的次数；

4、根据所述小区业务量序列对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正；

5、将修正的所述小区高寻呼时延次数序列输入至不同类型小区对应的寻呼时延异常检测模型，得到所述寻呼时延异常检测模型输出的高寻呼时延阈值预测值；

6、根据所述高寻呼时延阈值预测值，确定寻呼时延异常小区。

7、作为一个实施例，所述根据所述小区业务量序列对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正，包括：

8、根据所述小区业务量序列，确定检测窗口时间段内各时间点的业务量均值；

9、根据所述业务量均值，确定业务量波动系数；

10、根据所述业务量波动系数对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正。

11、作为一个实施例，所述根据所述业务量均值，确定业务量波动系数，包括：

12、将所述小区业务量序列与所述业务量均值的比值作为所述业务量波动系数；

13、对应的，所述根据所述业务量波动系数对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正，包括：

14、计算所述小区高寻呼时延次数序列与所述业务量波动系数的比值以实现对所述小区高寻呼时延次数序列的修正。

15、作为一个实施例，所述根据采集到的语音寻呼时延数据，确定小区高寻呼时延次数序列和小区业务量序列，包括：

16、根据所述语音寻呼时延数据中被叫接入小区id对所述语音寻呼时延数据进行小区汇聚，确定所述小区高寻呼时延次数序列；

17、根据所述被叫接入小区id，对所述语音寻呼时延数据中接入用户发生的始呼和终呼语音业务次数总和进行小区汇聚，确定所述小区业务量序列。

18、作为一个实施例，所述寻呼时延异常检测模型的确定步骤，包括：

19、基于小区属性因素和日期因素，选取聚类算法对小区进行聚类，得到不同类型小区；

20、基于不同类型小区的历史语音寻呼时延数据对时间序列预测模型进行训练，得到不同类型小区对应的寻呼时延异常检测模型。

21、作为一个实施例，所述根据所述高寻呼时延阈值预测值，确定寻呼时延异常小区，包括：

22、将所述高寻呼时延阈值预测值与对应小区的实际高寻呼时延次数进行比较，若所述实际高寻呼时延次数不低于所述高寻呼时延阈值预测值，计算小区的实际业务量，将所述实际业务量高于业务量阈值的小区作为寻呼时延异常小区。

23、本申请还提供一种语音寻呼时延小区检测装置，包括：

24、第一确定模块，用于根据采集到的语音寻呼时延数据，确定小区高寻呼时延次数序列和小区业务量序列，所述小区高寻呼时延次数序列用于表征各小区的语音寻呼时延超过预设高寻呼时延阈值的次数；

25、修正模块，用于根据所述小区业务量序列对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正；

26、预测模块，用于将修正的所述小区高寻呼时延次数序列输入至不同类型小区对应的寻呼时延异常检测模型，得到所述寻呼时延异常检测模型输出的高寻呼时延阈值预测值；

27、第二确定模块，用于根据所述高寻呼时延阈值预测值，确定寻呼时延异常小区。

28、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述语音寻呼时延小区检测方法。

29、本申请还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述语音寻呼时延小区检测方法。

30、本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述语音寻呼时延小区检测方法。

31、本申请提供的语音寻呼时延小区检测方法、装置、设备、介质及产品，通过小区业务量序列对小区高寻呼时延次数序列进行修正，消除小区业务量波动对小区高寻呼时延次数的影响，将修正后的小区高寻呼时延次数序列输入至不同类型小区对应的寻呼时延异常检测模型，预测得到该类型小区的高寻呼时延阈值预测值以便进行异常小区识别，与寻呼时延前n名或统一阈值的识别方案相比，考虑到不同类型小区对阈值的影响，提高了识别精准度，大大降低了小区误判的概率，有助于提升实际发生问题小区优化效率。

1.一种语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于，所述根据所述小区业务量序列对所述小区高寻呼时延次数序列进行修正，包括：

3.根据权利要求2所述的语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于，所述根据所述业务量均值，确定业务量波动系数，包括：

4.根据权利要求1所述的语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于， 所述根据采集到的语音寻呼时延数据，确定小区高寻呼时延次数序列和小区业务量序列，包括：

5.根据权利要求1所述的语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于，所述寻呼时延异常检测模型的确定步骤，包括：

6.根据权利要求1所述的语音寻呼时延小区检测方法，其特征在于，所述根据所述高寻呼时延阈值预测值，确定寻呼时延异常小区，包括：

7.一种语音寻呼时延小区检测装置，其特征在于，包括；

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述语音寻呼时延小区检测方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述语音寻呼时延小区检测方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述语音寻呼时延小区检测方法。