熱點區(qū)域自動識別方法和裝置與流程

本發(fā)明涉及通信技術領域，尤其涉及一種熱點區(qū)域自動識別方法和裝置。

背景技術：
當前移動無線網絡處于快速發(fā)展階段，網絡負荷開始面臨大業(yè)務量考驗，在局部熱點區(qū)域已呈現(xiàn)出高用戶密度、高并發(fā)、大流量的特征。及時掌握并確保熱點區(qū)域的業(yè)務質量與客戶感知，是網絡運營工作的重點?，F(xiàn)有的熱點區(qū)域監(jiān)控能力主要通過事先劃定好可能發(fā)生業(yè)務熱點的范圍，人工梳理出需要重點關注的網元，在保障期間進行持續(xù)關注。該方法能夠將網絡監(jiān)控范圍精準到熱點區(qū)域，解決對日?？深A見性的熱點區(qū)域業(yè)務負荷及網絡質量的監(jiān)控能效。但是人工干預設定熱點區(qū)域具有一定的局限性，人工梳理及手工配置的人力成本消耗高，立足于該方案的信令大數(shù)據(jù)分析熱點區(qū)域自動捕獲能力更加凸顯高效。根據(jù)當前信令數(shù)據(jù)采集能力，要實現(xiàn)熱點區(qū)域自動捕獲及業(yè)務質量監(jiān)控，存在的問題與缺陷，有以下幾點：1、信令大數(shù)據(jù)實時采集能力目前有待進一步提升，特別針對指標數(shù)據(jù)的時延控制能力存在缺口，該缺口伴隨著采集范圍的擴大存在加大惡化的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)時延將直接影響到對熱點區(qū)域突然并發(fā)問題的捕獲能力。2、底層數(shù)據(jù)來源多樣性，涉及信令、網管、撥測、路測，將對上層數(shù)據(jù)匯聚提高難度，將不同數(shù)據(jù)源、不同時間維度、不同時延、進行匯聚復合運算，對數(shù)據(jù)處理層的邏輯運算能力有很高的要求。3、熱點識別采用動態(tài)基線，橫向比對算法，生成動態(tài)基線的歷史數(shù)據(jù)都是基于5分鐘采集、全網小區(qū)粒度，同時因熱點區(qū)域的突發(fā)性，無法提前約定需要橫向比對的數(shù)據(jù)范圍，故全部動態(tài)基線都將是實時觸發(fā)計算，這種計算方法的效率較低。

技術實現(xiàn)要素：
技術問題有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術問題是，如何自動識別熱點區(qū)域。解決方案本發(fā)明提供一種熱點區(qū)域自動識別方法，包括：在出現(xiàn)用戶數(shù)大于第一門限和/或業(yè)務量大于第二門限的待識別小區(qū)的情況下，觸發(fā)針對所述待識別小區(qū)的熱點區(qū)域識別步驟；所述熱點區(qū)域識別步驟包括：獲取所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)和各鄰站鄰區(qū)在相同時刻下的相關業(yè)務數(shù)據(jù)；以所述共站鄰區(qū)為中心原點，連接到所述共站鄰區(qū)周邊的各所述鄰站鄰區(qū)，以確定覆蓋面積；根據(jù)所述共站鄰區(qū)的業(yè)務數(shù)據(jù)、各所述鄰站鄰區(qū)的業(yè)務數(shù)據(jù)和所述覆蓋面積，計算出所述覆蓋面積對應的業(yè)務密度數(shù)據(jù)；從所述覆蓋面積內的全部所述共站鄰區(qū)和各所述鄰站鄰區(qū)的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中，提取出有效數(shù)據(jù)，并計算出對應的動態(tài)基線；根據(jù)所述動態(tài)基線和預先設置的容忍度，確定所述覆蓋面積是否屬于熱點原始區(qū)域；基于所述熱點原始區(qū)域構成熱點區(qū)域。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，基于所述熱點原始區(qū)域構成熱點區(qū)域包括：在存在多個熱點原始區(qū)域的情況下，將邊界相鄰的熱點原始區(qū)域進行合并以構成熱點區(qū)域。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，從所述覆蓋面積內的全部所述共站鄰區(qū)和各所述鄰站鄰區(qū)的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中，提取出有效數(shù)據(jù)，并計算出對應的動態(tài)基線，包括：從所述覆蓋面積內的所述共站鄰區(qū)和各所述鄰站鄰區(qū)中提取用戶數(shù)和/或業(yè)務量在d天內的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)；根據(jù)預先設定的有效值的百分比a％，從所提取的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中選取d*a％個有效數(shù)據(jù)，其中，所述有效數(shù)據(jù)為所提取的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中方差最小的d*a％個數(shù)據(jù)；計算所選取的d*a％個有效數(shù)據(jù)的平均值E和方差sigma，并采用式M＝E+sigma計算所述動態(tài)基線M。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述動態(tài)基線和預先設置的容忍度確定所述覆蓋面積是否屬于熱點原始區(qū)域，包括：采用式M*(1+rn)來計算第n級的業(yè)務波動門限，其中，rn為業(yè)務波動級別為n級的容忍度，n為正整數(shù)；將所述覆蓋面積的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)的波動情況和業(yè)務波動門限進行比較，確定所述覆蓋面積是否屬于熱點原始區(qū)域。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，還包括：根據(jù)所述覆蓋面積所屬的業(yè)務波動級別，在GIS地圖上采用相應顏色進行渲染。本發(fā)明還提供一種熱點區(qū)域自動識別方法，包括：根據(jù)預先設定的小區(qū)業(yè)務質量指標劣化門限，觸發(fā)針對待識別小區(qū)的熱點區(qū)域識別步驟；所述熱點區(qū)域識別步驟包括：根據(jù)所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與在所述共站鄰區(qū)周邊的各鄰站鄰區(qū)的相同業(yè)務質量指標劣化的情況，查找各同質劣化小區(qū)；根據(jù)所查找到的同質劣化小區(qū)的數(shù)量相對于本次熱點識別過程中所分析的關聯(lián)鄰區(qū)的占比，觸發(fā)熱點區(qū)域確定過程，所述觸發(fā)熱點區(qū)域確定過程包括將本次熱點識別過程中的所分析的關聯(lián)鄰區(qū)進行封閉連接以形成熱點區(qū)域。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，根據(jù)所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與在所述共站鄰區(qū)周邊的各鄰站鄰區(qū)的相同業(yè)務質量指標劣化的情況，查找各同質劣化小區(qū)，包括：在所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與各鄰站鄰區(qū)存在相同業(yè)務質量指標劣化的情況下，查找是否存在所述待識別小區(qū)的同質劣化小區(qū)；如果存在，則根據(jù)當前查找到的同質劣化小區(qū)執(zhí)行查找步驟，所述查找步驟包括：查找所述當前查找到的同質劣化小區(qū)的共站鄰區(qū)與鄰站鄰區(qū)中是否存在當前查找到的同質劣化小區(qū)的同質劣化小區(qū)；如果存在，則根據(jù)當前查找到的同質劣化小區(qū)繼續(xù)執(zhí)行所述查找步驟，直至查找不到當前查找到的同質劣化小區(qū)的同質劣化小區(qū)為止。對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，還包括：根據(jù)所述熱點區(qū)域內各小區(qū)的業(yè)務質量劣化級別，在GIS地圖上采用相應顏色進行渲染。本發(fā)明還提供一種熱點區(qū)域自動識別裝置，包括：觸發(fā)模塊，用于在出現(xiàn)用戶數(shù)大于第一門限和/或業(yè)務量大于第二門限的待識別小區(qū)的情況下，觸發(fā)熱點區(qū)域識別模塊對所述待識別小區(qū)進行熱點區(qū)域識別；所述熱點區(qū)域識別模塊包括：業(yè)務數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)和各鄰站鄰區(qū)在相同時刻下的業(yè)務數(shù)據(jù)；覆蓋面積確定單元，用于以所述共站鄰區(qū)為中心原點，連接到所述共站鄰區(qū)周邊的各所述鄰站鄰區(qū)，以確定覆蓋面積；業(yè)務密度計算單元，用于根據(jù)所述共站鄰區(qū)的業(yè)務數(shù)據(jù)、各所述鄰站鄰區(qū)的業(yè)務數(shù)據(jù)和所述覆蓋面積，計算出所述覆蓋面積對應的業(yè)務密度數(shù)據(jù)；動態(tài)基線計算單元，用于從所述覆蓋面積內的全部所述共站鄰區(qū)和各所述鄰站鄰區(qū)的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中，提取出有效數(shù)據(jù)，并計算出對應的動態(tài)基線；熱點區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述動態(tài)基線和預先設置的容忍度，確定所述覆蓋面積是否屬于熱點原始區(qū)域；基于所述熱點原始區(qū)域構成熱點區(qū)域。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述熱點區(qū)域確定單元還用于在存在多個熱點原始區(qū)域的情況下，將邊界相鄰的熱點原始區(qū)域進行合并以構成熱點區(qū)域。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述動態(tài)基線計算單元還用于：從所述覆蓋面積內的所述共站鄰區(qū)和各所述鄰站鄰區(qū)中提取用戶數(shù)和/或業(yè)務量在d天內的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)；根據(jù)預先設定的有效值的百分比a％，從所提取的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中選取d*a％個有效數(shù)據(jù)，其中，所述有效數(shù)據(jù)為所提取的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)中方差最小的d*a％個數(shù)據(jù)；計算所選取的d*a％個有效數(shù)據(jù)的平均值E和方差sigma，并采用式M＝E+sigma計算所述動態(tài)基線M。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述熱點區(qū)域確定單元還用于：采用式M*(1+rn)來計算第n級的業(yè)務波動門限，其中，rn為業(yè)務波動級別為n級的容忍度，n為正整數(shù)；將所述覆蓋面積的歷史周期的業(yè)務密度數(shù)據(jù)的波動情況和業(yè)務波動門限進行比較，確定所述覆蓋面積是否屬于熱點原始區(qū)域。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，還包括：渲染模塊，用于根據(jù)所述覆蓋面積所屬的業(yè)務波動級別，在GIS地圖上采用相應顏色進行渲染。本發(fā)明還提供一種熱點區(qū)域自動識別裝置，包括：觸發(fā)模塊，用于根據(jù)預先設定的小區(qū)業(yè)務質量指標劣化門限，觸發(fā)熱點區(qū)域識別模塊對待識別小區(qū)的熱點區(qū)域進行識別；所述熱點區(qū)域識別模塊包括：查找單元，用于根據(jù)所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與在所述共站鄰區(qū)周邊的各鄰站鄰區(qū)的相同業(yè)務質量指標劣化的情況，查找各同質劣化小區(qū)；熱點區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所查找到的同質劣化小區(qū)的數(shù)量相對于本次熱點識別過程中所分析的關聯(lián)鄰區(qū)的占比，觸發(fā)熱點區(qū)域確定過程，所述觸發(fā)熱點區(qū)域確定過程包括將本次熱點識別過程中的所分析的關聯(lián)鄰區(qū)進行封閉連接以形成熱點區(qū)域。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述查找單元還用于：在所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與各鄰站鄰區(qū)存在相同業(yè)務質量指標劣化的情況下，查找是否存在所述待識別小區(qū)的同質劣化小區(qū)；如果存在，則根據(jù)當前查找到的同質劣化小區(qū)執(zhí)行查找步驟，所述查找步驟包括：查找所述當前查找到的同質劣化小區(qū)的共站鄰區(qū)與鄰站鄰區(qū)中是否存在當前查找到的同質劣化小區(qū)的同質劣化小區(qū)；如果存在，則根據(jù)當前查找到的同質劣化小區(qū)繼續(xù)執(zhí)行所述查找步驟，直至查找不到當前查找到的同質劣化小區(qū)的同質劣化小區(qū)為止。對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，還包括：渲染模塊，用于根據(jù)所述熱點區(qū)域內各小區(qū)的業(yè)務質量劣化級別，在GIS地圖上采用相應顏色進行渲染。有益效果本發(fā)明可以自動進行熱點區(qū)域識別，相對現(xiàn)有的人工判斷方法，通過設置好熱點自動捕獲門限，完成熱點區(qū)域自動捕獲，能夠節(jié)省人力成本，具備準確性高，效率高的優(yōu)點。進一步地，本發(fā)明可以參考待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與各鄰站鄰區(qū)相關歷史數(shù)據(jù)協(xié)同分析，能通過周期性數(shù)據(jù)對熱點區(qū)域突發(fā)問題做出有效的分析和評估，規(guī)避了實時數(shù)據(jù)采集時延的延時性。進一步地，本發(fā)明將底層數(shù)據(jù)逐級匯總，形成不同級別的關聯(lián)分析數(shù)據(jù)，降低了輸出最終結果所需的運算能力和需求，并且還可以按不同數(shù)據(jù)層次給出對比情況。進一步地，本發(fā)明通過分析待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)與各鄰站鄰區(qū)相關歷史數(shù)據(jù)，提取有效數(shù)據(jù)，并計算對應的動態(tài)基線，不需實時采集和實時出發(fā)計算，提升了識別效率和運算需求。根據(jù)下面參考附圖對示例性實施例的詳細說明，本發(fā)明的其它特征及方面將變得清楚。附圖說明包含在說明書中并且構成說明書的一部分的附圖與說明書一起示出了本發(fā)明的示例性實施例、特征和方面，并且用于解釋本發(fā)明的原理。圖1示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法的流程圖；圖2示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法的流程圖；圖3示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法的流程圖；圖4示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法的流程圖；圖5示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法中的覆蓋面積計算方式的示意圖；圖6示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法中的渲染效果的示意圖；圖7示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的熱點區(qū)域自動識別裝置的結構示意圖；圖8示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的熱點區(qū)域自動識別裝置的結構示意圖。具體實施方式以下將參考附圖詳細說明本發(fā)明的各種示例性實施例、特征和方面。附圖中相同的附圖標記表示功能相同或相似的元件。盡管在附圖中示出了實施例的各種方面，但是除非特別指出，不必按比例繪制附圖。在這里專用的詞“示例性”意為“用作例子、實施例或說明性”。這里作為“示例性”所說明的任何實施例不必解釋為優(yōu)于或好于其它實施例。另外，為了更好的說明本發(fā)明，在下文的具體實施方式中給出了眾多的具體細節(jié)。本領域技術人員應當理解，沒有某些具體細節(jié)，本發(fā)明同樣可以實施。在一些實例中，對于本領域技術人員熟知的方法、手段、元件和電路未作詳細描述，以便于凸顯本發(fā)明的主旨。本發(fā)明實施例主要從重要區(qū)域質量保障效果、和網絡性能管理過程兩個層面分別明確衡量標準，通過小區(qū)業(yè)務面指標(例如流量、用戶數(shù)等)波動情況監(jiān)測，結合信令控制面各指標值(例如質量劣化)，運用大數(shù)據(jù)分析合理設置省、地市、區(qū)縣、重要保障熱點觸發(fā)規(guī)則，實現(xiàn)重要區(qū)域質量監(jiān)測分析，及時掌握并確保重點區(qū)域的業(yè)務質量與客戶感知。首先，在地域上可以將例如省、地市、區(qū)縣3個固定場景，以及重點保障場景區(qū)域中所屬全量小區(qū)等視為重要區(qū)域。然后，基于基礎數(shù)據(jù)進行熱點識別。舉例而言，基于信令的指標集可以包括：用戶數(shù)、業(yè)務量、控制面指標、信令面指標等4類。涉及網頁瀏覽、視頻業(yè)務、即時通信、應用下載四個業(yè)務和網絡附著、承載建立、TAU更新、域名查詢、連接建立等環(huán)節(jié)。指標集可以全都采用無線小區(qū)空間維度，5分鐘為時間統(tǒng)計粒度。各指標的類型以及對應的含義等，可以參見例如表1的相關內容，但是表1也僅是一種示例，即可以采用表1中的部分或全部指標作為熱點識別的基礎數(shù)據(jù)，也可以采用與表1類似的其他指標作為熱點識別的基礎數(shù)據(jù)。表1熱點識別(或熱點業(yè)務識別)是指按照某種計算規(guī)則，主要采用閾值和波動門限、橫向對比法，找出區(qū)域內使用量最高、增長量最高或業(yè)務模型發(fā)生明顯變化的業(yè)務，及時掌握區(qū)域內用戶訪問業(yè)務的情況。以下通過幾個具體實施例來介紹熱點區(qū)域自動識別的過程。實施例1圖1示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的熱點區(qū)域自動識別方法的流程圖。如圖1所示，該熱點區(qū)域自動識別方法主要可以包括：步驟101、在出現(xiàn)用戶數(shù)大于第一門限和/或業(yè)務量大于第二門限的待識別小區(qū)的情況下，觸發(fā)步驟102。舉例而言，可以對重要區(qū)域的各小區(qū)進行監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)重要區(qū)域的某個小區(qū)的用戶密度和/或業(yè)務密度發(fā)生突變，可以將該小區(qū)認為是待識別小區(qū)。步驟102、對所述待識別小區(qū)進行熱點區(qū)域識別，具體可以包括：步驟1021、獲取所述待識別小區(qū)的共站鄰區(qū)和各鄰站鄰區(qū)在相同時刻下的相關業(yè)務數(shù)據(jù)；其中，一個小區(qū)的共站鄰區(qū)為該小區(qū)所歸屬基站覆蓋范圍內的其他小區(qū)；一個小區(qū)的鄰站鄰區(qū)為與該小區(qū)歸屬基站直接相鄰的基站覆蓋范圍內的所有小區(qū)。步驟...