本公開涉及通訊領(lǐng)域，具體而言，涉及上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著4G用戶碎片化上網(wǎng)習(xí)慣的養(yǎng)成，端到端體驗(yàn)成為影響用戶感知的關(guān)鍵因素。一方面，傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)元的指標(biāo)監(jiān)測(cè)已不能滿“隨時(shí)隨地”上網(wǎng)體驗(yàn)的保障需求；另一方面，4G流量急劇增加，每天手機(jī)終端產(chǎn)生的移動(dòng)信令數(shù)據(jù)量也在迅速上升，急需通過大數(shù)據(jù)分析，開展對(duì)每用戶每業(yè)務(wù)的全天候感知監(jiān)測(cè)，避免傳統(tǒng)網(wǎng)管小區(qū)、網(wǎng)元級(jí)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)湮沒了感知質(zhì)差的用戶。

而用戶級(jí)感知指標(biāo)監(jiān)測(cè)閾值的設(shè)置一直是困擾網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)分析人員的難題，特別是全量4G用戶級(jí)端到端關(guān)鍵性能指標(biāo)的監(jiān)測(cè)。一是全量用戶基數(shù)大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過小區(qū)、網(wǎng)元的數(shù)量級(jí)；二是端到端上網(wǎng)流程環(huán)節(jié)多，從附著、承載建立、跟蹤區(qū)更新、域名解析、TCP連接建立至HTTP業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)多，涉及的關(guān)鍵性能指標(biāo)多。急需通過大數(shù)據(jù)的分析挖掘技術(shù)，在海量繁雜的數(shù)據(jù)中有效地發(fā)掘和設(shè)置感知質(zhì)差閾值，既能及時(shí)發(fā)現(xiàn)感知異常問題，又能避免大量的無效告警產(chǎn)生。針對(duì)于這些現(xiàn)象，最早的移動(dòng)數(shù)據(jù)運(yùn)維人員提出過通過經(jīng)驗(yàn)的閾值選取方法與多次計(jì)算閾值模型的方法，但這些方法都有著明顯的缺點(diǎn)。

傳統(tǒng)的閾值點(diǎn)取值方法是通過經(jīng)驗(yàn)的閾值選取方法，但這種方法要求選取者有很高的業(yè)務(wù)理解水平，而且針對(duì)于不同的告警情況都要有很深的了解，這是很難以做到的，往往會(huì)導(dǎo)致大量的告警信息被遺漏或者將非閾值點(diǎn)也劃入告警的范圍。之后一些網(wǎng)絡(luò)分析、監(jiān)控工程師意識(shí)到了這類的問題，并提出了改進(jìn)的方法，如7點(diǎn)差值法，這種方法依靠經(jīng)驗(yàn)選取7個(gè)點(diǎn)，以各點(diǎn)之間的距離差得到整條曲線上差值最大的點(diǎn)，將這個(gè)點(diǎn)做為閾值點(diǎn)，這樣的方法首先取點(diǎn)是僅憑經(jīng)驗(yàn)的模糊規(guī)則，并且在大數(shù)據(jù)告警模型時(shí)需要對(duì)所有的閾值點(diǎn)進(jìn)行多次計(jì)算，增加系統(tǒng)的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度，算法因?yàn)槎帱c(diǎn)重復(fù)計(jì)算，其計(jì)算量高達(dá)39.9萬次。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本公開的實(shí)施例提供了上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法及裝置，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的告警閾值點(diǎn)選擇算法復(fù)雜準(zhǔn)確率不高的問題。

根據(jù)本公開的一方面，提供了一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法，包括：對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以得到數(shù)據(jù)分布曲線，其中用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)；以及通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)，在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。

根據(jù)本公開的另一方面，提供了一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置，包括：擬合模塊，用于對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合以得到數(shù)據(jù)分布曲線，其中用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)；以及分析模塊，用于通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)，在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。

根據(jù)本公開的另一方面，提供了一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置，包括：處理器和存儲(chǔ)器。該存儲(chǔ)器存儲(chǔ)供處理器執(zhí)行的指令。該處理器當(dāng)執(zhí)行這些指令時(shí)被配置為：對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以得到數(shù)據(jù)分布曲線，其中用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)；以及通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)，在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。

本公開的實(shí)施例解決了現(xiàn)有技術(shù)中的告警閾值點(diǎn)選擇算法復(fù)雜且準(zhǔn)確率不高的問題，提高了告警閾值點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確性，并且降低了復(fù)雜度。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明可選實(shí)施例的4G用戶級(jí)關(guān)鍵性能指標(biāo)(TCP握手成功率)的曲線示意圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的閾值點(diǎn)生成的示例的示意圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；以及

圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說明的是，本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或模塊的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或模塊，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或模塊。

本公開的實(shí)施例提供了一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100的流程圖，如圖1所示，方法100包括如下步驟：

在步驟S102中，對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以得到數(shù)據(jù)分布曲線。用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)例如可以包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)。

在步驟S104中，通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)。在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。也就是說，在該閾值點(diǎn)時(shí)發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警，能夠包含大多數(shù)的異常信息，又能夠最大程度地減少無效的異常告警。

在一些實(shí)施例中，例如，可以利用自定義的三階函數(shù)來對(duì)用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以得到數(shù)據(jù)分布曲線?？商娲?，在其他實(shí)施例中，根據(jù)實(shí)際需要，可以利用二階函數(shù)或更高階的函數(shù)來對(duì)用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

在一些實(shí)施例中，例如，可以通過以下方式來對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析：獲取數(shù)據(jù)分布曲線曲率最大處前后的兩部分曲線的切線；根據(jù)這兩條切線來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分布曲線的曲率的變化；以及將預(yù)測(cè)的結(jié)果與數(shù)據(jù)分布曲線的交點(diǎn)確定為閾值點(diǎn)。

如本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所理解的，曲線的曲率是針對(duì)曲線上某個(gè)點(diǎn)的切線方向角對(duì)弧長(zhǎng)的轉(zhuǎn)動(dòng)率，其表明曲線偏離直線的程度。曲率在數(shù)學(xué)上時(shí)表明曲線在某一點(diǎn)的彎曲程度的數(shù)值。曲率越大，表示曲線的彎曲程度越大。

在一些實(shí)施例中，通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)的步驟可以進(jìn)一步包括：將數(shù)據(jù)分布曲線曲率最大處前后的兩部分曲線各自的切線與所述數(shù)據(jù)分布曲線的切點(diǎn)相連接，以獲得連接線；確定從這兩條切線的交點(diǎn)到上述連接線的垂線；以及將該垂線與數(shù)據(jù)分布曲線的交點(diǎn)確定為閾值點(diǎn)。

通過上述步驟利用自定義的三階函數(shù)進(jìn)行擬合得到數(shù)據(jù)分布曲線，然后，獲取數(shù)據(jù)分布曲線曲率最大處前后的兩部分曲線的切線，根據(jù)這兩條切線來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分布曲線的曲率的變化；將預(yù)測(cè)的結(jié)果與該數(shù)據(jù)分布曲線的的交點(diǎn)確定為閾值點(diǎn)。通過根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100解決了現(xiàn)有技術(shù)中的告警閾值點(diǎn)選擇算法復(fù)雜且準(zhǔn)確率不高的問題，提高了告警閾值點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確性，并且降低了復(fù)雜度。

預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分布曲線的曲率變化的方式有很多種。作為一種可選的實(shí)施方式，曲率的變化用于預(yù)測(cè)閾值點(diǎn)的位置。通過根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100可以根據(jù)閾值點(diǎn)左右兩側(cè)的樣本點(diǎn)軌跡規(guī)律來預(yù)測(cè)閾值點(diǎn)的位置。

下面結(jié)合一個(gè)可選的示例來對(duì)根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100進(jìn)行詳細(xì)說明。

針對(duì)海量用戶級(jí)信令大數(shù)據(jù)分析，生成4G用戶各端到端指標(biāo)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)分布，使數(shù)據(jù)點(diǎn)均在離此數(shù)據(jù)分布曲線的上方或下方不遠(yuǎn)處，既能反應(yīng)數(shù)據(jù)的總體分布，又不至于出現(xiàn)局部的較大波動(dòng)，能反映被逼近函數(shù)的特性，使求得的逼近函數(shù)與已知數(shù)據(jù)點(diǎn)從總體上來說其偏差值最小。如上所述，可以通過曲線擬合的方式對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

為更好的與數(shù)據(jù)點(diǎn)分布吻合，采用細(xì)分顆粒度的插值。在一些實(shí)施例中，考慮到系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，采用三階函數(shù)來對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

例如，假設(shè)給定n+1個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，則共有n個(gè)細(xì)分區(qū)間，其中n為自然數(shù)。則三階函數(shù)可表示為S_i(x)＝a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)²+d_i(x-x_i)³，i＝0,1,…,n-1，其中a_i，b_i，c_i，d_i代表未知系數(shù)。

對(duì)曲線S_i(x)＝a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)²+d_i(x-x_i)³分別求一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)得出：

S_i'(x)＝b_i+2c_i(x-x_i)+3d_i(x-x_i)² (1)

S_i”(x)＝2c_i+6d_i(x-x_i)

將步長(zhǎng)h_i＝x_i+1-x_i帶入樣條曲線(所謂樣條曲線是指給定一組控制點(diǎn)而得到一條曲線，曲線的大致形狀由這些點(diǎn)予以控制)的條件，由S_i(x_i)＝y(tǒng)_i，S_i'(x_i+1)＝S_i+1'(x_i+1)，S_i”(x_i+1)＝S_i+1”(x_i+1)，可以得出：

a_i＝y(tǒng)_i

a_i+h_ib_i+h_i²c_i+h_i³d_i＝y(tǒng)_i+1 (2)

b_i+2h_ic_i+3h_i²d_i-b_i+1＝0

2c_i+6h_id_i-2c_i+1＝0

設(shè)定m_i＝S_i”(x_i)＝2c_i，代入上述公式可得出樣條曲線的系數(shù)，即

a_i＝y(tǒng)_i

其中i＝0,1,…,n-1。從而可以得到擬合而成的數(shù)據(jù)分布曲線。

在一個(gè)可選的實(shí)施方式中，用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)可以包括但不限于如下參數(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)，例如：TCP1/2步握手成功率、TCP1/2步握手時(shí)延、TCP2/3步握手成功率、TCP2/3步握手時(shí)延、HTTP訪問響應(yīng)時(shí)延、HTTP訪問會(huì)話時(shí)延、HTTP下載速率。

圖2是根據(jù)本公開實(shí)施例的利用三階函數(shù)擬合出的4G用戶級(jí)關(guān)鍵性能指標(biāo)的曲線200的示例。例如，曲線200可以表示TCP握手成功率。

通過對(duì)曲線200的觀察可以看出，擬合數(shù)據(jù)曲線呈現(xiàn)如下特征：曲線軌跡先是近似為平滑的直線，在閾值點(diǎn)附近的曲率非常大，越過閾值點(diǎn)后又變得近似為平滑的直線。

下面通過示例的方式、結(jié)合圖3來說明如何通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)。圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的閾值點(diǎn)生成的示例的示意圖。

為便于描述，假設(shè)數(shù)據(jù)分布曲線為F(x,y)＝0，數(shù)據(jù)分布曲線曲率最大處前后的兩部分曲線的切線分別為y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂，其中k₁，b₁，k₂，b₂為未知參數(shù)。

將切線方程代入數(shù)據(jù)分布曲線并且按照x的冪次展開，得到F(x,kx+b)＝f₁(k)x^m+f₂(k,b)x^m+…。

接下來，求解以下方程組即可得出k₁，b₁，k₂，b₂的值：

從而得到：

求解方程組(5)即可得到切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂的交點(diǎn)，在圖3中表示為A點(diǎn)。

通過下式可以分別找出切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂與數(shù)據(jù)分布曲線為F(x,y)＝0最為相近的點(diǎn)，也即切點(diǎn)。

假設(shè)所得到的切點(diǎn)分別為M(x,y)，N(x,y)。則通過切點(diǎn)M、N可以得出兩點(diǎn)的連接線MN的函數(shù)為f₃(x,y)。從切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂的交點(diǎn)A向連接線f₃(x,y)作垂線P。垂線P與數(shù)據(jù)分布曲線為F(x,y)＝0相交于點(diǎn)B(x,y)。則點(diǎn)B即為適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警的閾值點(diǎn)。

根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100通過以上計(jì)算和分析解決了現(xiàn)有技術(shù)中的告警閾值點(diǎn)選擇算法復(fù)雜且準(zhǔn)確率不高的問題，提高了告警閾值點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確性，并且降低了復(fù)雜度。

以上示出的是根據(jù)本公開的實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法的示例流程圖。應(yīng)當(dāng)指出的是，雖然這里提供的方法被示出和描述為一系列動(dòng)作或事件，但是本公開不受所示出的這些動(dòng)作或事件的排序的限制。例如，除所示出和/或描述的順序之外，一些動(dòng)作可以以其它的順序發(fā)生和/或與其它動(dòng)作或事件同時(shí)發(fā)生。另外，該方法還可以包括未在圖中示出的其它動(dòng)作，而且并非全部示出的動(dòng)作都是需要的。

根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100通過采用CT通信領(lǐng)域與IT信息領(lǐng)域結(jié)合的方法，較傳統(tǒng)單純CT通信領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)方案相比，具有可靠性高、通用性好、復(fù)雜度低的優(yōu)勢(shì)。

在本公開的實(shí)施例中，還提供了一種上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置。圖4是根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400的結(jié)構(gòu)框圖。如圖4所示，上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400例如可以包括擬合模塊42和分析模塊44。在一些實(shí)施例中，根據(jù)需要，上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400還可以包括其他模塊。各個(gè)模塊之間可以通信地連接，以協(xié)調(diào)運(yùn)作。

在一些實(shí)施例中，擬合模塊42可以用于對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合以得到數(shù)據(jù)分布曲線。作為示例，用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)可以包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)。例如，用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)可以包括但不限于如下參數(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)，例如：TCP1/2步握手成功率、TCP1/2步握手時(shí)延、TCP2/3步握手成功率、TCP2/3步握手時(shí)延、HTTP訪問響應(yīng)時(shí)延、HTTP訪問會(huì)話時(shí)延、HTTP下載速率。

在一些實(shí)施例中，分析模塊44用于通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)。在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。也就是說，在該閾值點(diǎn)時(shí)發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警，能夠包含大多數(shù)的異常信息，又能夠最大程度地減少無效的異常告警。

在一些實(shí)施例中，考慮到系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，擬合模塊42可以被配置為利用三階函數(shù)(例如，如上所述的三階函數(shù)S_i(x)＝a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)²+d_i(x-x_i)³)來對(duì)用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合?？商娲?，在其他實(shí)施例中，根據(jù)實(shí)際需要，擬合模塊42可以利用二階函數(shù)或更高階的函數(shù)來對(duì)用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

在一些實(shí)施例中，分析模塊44可以包括獲取子模塊441、預(yù)測(cè)子模塊442、以及閾值確定子模塊443。

在示例中，獲取子模塊441用于獲取數(shù)據(jù)分布曲線(例如，如上所述的數(shù)據(jù)分布曲線方程為F(x,y)＝0)曲率最大處前后的兩部分曲線的切線(例如，如上所述的切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂)。

在示例中，預(yù)測(cè)子模塊442用于根據(jù)切線(例如，如上所述的切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂)來預(yù)測(cè)所述數(shù)據(jù)分布曲線(例如，如上所述的數(shù)據(jù)分布曲線方程為F(x,y)＝0)的曲率的變化。

在示例中，閾值確定子模塊443用于將預(yù)測(cè)的結(jié)果與數(shù)據(jù)分布曲線(例如，如上所述的數(shù)據(jù)分布曲線方程為F(x,y)＝0)的交點(diǎn)(例如，圖3中的B點(diǎn))確定為適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警的閾值點(diǎn)。

在另外的實(shí)施例中，分析模塊44還可以包括連接子模塊444、垂線確定子模塊445、以及其他需要的子模塊。各個(gè)子模塊之間可以通信地連接，以協(xié)調(diào)運(yùn)作。

例如，連接子模塊444用于將所述數(shù)據(jù)分布曲線(例如，如上所述的數(shù)據(jù)分布曲線方程為F(x,y)＝0)曲率最大處前后的兩部分曲線各自的切線(例如，如上所述的切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂)與該數(shù)據(jù)分布曲線的切點(diǎn)(例如，如上所述的M點(diǎn)和N點(diǎn))相連接，以獲得連接線(例如，如上所述的連接線f₃(x,y))。

在示例中，垂線確定子模塊445用于確定從切線(例如，如上所述的切線y₁＝k₁x+b₁和y₂＝k₂x+b₂)的交點(diǎn)(例如，圖3中的A點(diǎn))到上述連接線(例如，如上所述的連接線f₃(x,y))的垂線(例如，如上所述的垂線P)。

在示例中，閾值確定子模塊443可以被配置為將上述垂線(例如，垂線P)與數(shù)據(jù)分布曲線(例如，數(shù)據(jù)分布曲線方程為F(x,y)＝0)的交點(diǎn)(例如，圖3中的B點(diǎn))確定為適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警的閾值點(diǎn)。

以上示出的是根據(jù)本公開的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置的示例。應(yīng)當(dāng)指出的是，雖然這里提供的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置被示出和描述為包括多個(gè)模塊，但是根據(jù)所實(shí)現(xiàn)的功能的要求，根據(jù)本公開的探測(cè)模塊可以包括更多或更少的模塊。

圖5示出了數(shù)據(jù)處理設(shè)備500的結(jié)構(gòu)示意圖。本申請(qǐng)的實(shí)施例中的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400可以由設(shè)備500來實(shí)現(xiàn)。如圖5所示，設(shè)備500可以包括以下組件中的一項(xiàng)或多項(xiàng)：處理器520、存儲(chǔ)器530、電源組件540、輸入/輸出(I/O)接口560、通信接口580，這些組件例如可以通過總線510以可通信的方式連接。

處理器520在整體上控制設(shè)備500的操作，例如與數(shù)據(jù)通信和計(jì)算處理等相關(guān)聯(lián)的操作。處理器520可以包括一個(gè)或多個(gè)處理核心，并能夠執(zhí)行指令以實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)中所述方法的全部或部分步驟。處理器520可以包括具有處理功能的各種裝置，包括但不限于通用處理器、專用處理器、微處理器、微控制器、圖形處理器(GPU)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列(FPGA)等。處理器520可以包括緩存525或可以與緩存525通信，以提高數(shù)據(jù)的訪問速度。

存儲(chǔ)器530被配置為存儲(chǔ)各種類型的指令和/或數(shù)據(jù)以支持設(shè)備500的操作。數(shù)據(jù)的示例包括用于在設(shè)備500上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令、數(shù)據(jù)等。存儲(chǔ)器530可以由任何類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)設(shè)備或者它們的組合實(shí)現(xiàn)。存儲(chǔ)器530可以包括半導(dǎo)體存儲(chǔ)器，例如隨機(jī)存儲(chǔ)器(RAM)、靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SRAM)、動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(DRAM)、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、可編程只讀存儲(chǔ)器(PROM)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(EPROM)、電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(EEPROM)、快閃存儲(chǔ)器等。存儲(chǔ)器530也可以包括例如使用紙介質(zhì)、磁介質(zhì)和/或光介質(zhì)的任何存儲(chǔ)器，如紙帶、硬盤、磁帶、軟盤、磁光盤(MO)、CD、DVD、Blue-ray等。

電源組件540為設(shè)備500的各種組件提供電力。電源組件540可以包括內(nèi)部電池和/或外部電源接口，并可以包括電源管理系統(tǒng)以及其他與為設(shè)備500生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。

I/O接口560提供了使用戶能夠與設(shè)備500進(jìn)行交互的接口。I/O接口560例如可以包括基于PS/2、RS-232、USB、FireWire、Lightening、VGA、HDMI、DisplayPort等技術(shù)的接口，使用戶能夠通過鍵盤、鼠標(biāo)器、觸摸板、觸摸屏、操縱桿、按鈕、麥克風(fēng)、揚(yáng)聲器、顯示器、攝像頭、投影端口等周邊裝置與設(shè)備500進(jìn)行交互。

通信接口580被配置來使設(shè)備500能夠與其他設(shè)備以有線或無線方式進(jìn)行通信。設(shè)備500可以通過通信接口580接入基于一種或多種通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，例如WiFi、2G、3G、4G通信網(wǎng)絡(luò)。在一種示例性實(shí)施例中，通信接口580還可以經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號(hào)或廣播相關(guān)信息。示例性的通信接口580可以包括基于近場(chǎng)通信(NFC)技術(shù)、射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)、紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)(IrDA)技術(shù)、超寬帶(UWB)技術(shù)、藍(lán)牙(BT)技術(shù)等通信方式的接口。

在一些實(shí)施例中，上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置100和上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400的各個(gè)步驟或模塊可以被實(shí)現(xiàn)為硬件、軟件、固件或者它們的組合。當(dāng)以硬件方式實(shí)現(xiàn)時(shí)，其可以例如是電子電路、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)、適當(dāng)?shù)墓碳?、插件、功能卡等等。?dāng)以軟件方式實(shí)現(xiàn)時(shí)，本發(fā)明的元素是被用于實(shí)現(xiàn)所需功能的程序或者代碼段。程序或者代碼段可以存儲(chǔ)在機(jī)器可讀介質(zhì)中，或者通過載波中攜帶的數(shù)據(jù)信號(hào)在傳輸介質(zhì)或者通信鏈路上傳送。

本公開的實(shí)施例還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)。該存儲(chǔ)介質(zhì)可以包括但不限于：閃存盤、只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory，ROM)、隨機(jī)存取器

(Random Access Memory，RAM)、磁盤或光盤。隨著技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)的其他存儲(chǔ)介質(zhì)也可以實(shí)現(xiàn)本公開的實(shí)施例。

本實(shí)施例中的存儲(chǔ)介質(zhì)保存有計(jì)算機(jī)程序或軟件程序，該計(jì)算機(jī)程序或軟件程序當(dāng)被運(yùn)行時(shí)可操作來執(zhí)行如下步驟：對(duì)采集到的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，以得到數(shù)據(jù)分布曲線，其中用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)例如可以包括用戶上網(wǎng)的性能指標(biāo)；以及通過對(duì)數(shù)據(jù)分布曲線進(jìn)行分析來獲得閾值點(diǎn)。在該閾值點(diǎn)時(shí)適合于發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警。也就是說，在該閾值點(diǎn)時(shí)發(fā)出異常感知監(jiān)測(cè)報(bào)警，能夠包含大多數(shù)的異常信息，又能夠最大程度地減少無效的異常告警。

為了更好地說明根據(jù)本公開實(shí)施例的上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100和上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400的優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合表1說明上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100和上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400在實(shí)際應(yīng)用中所取得的有益效果。

現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際應(yīng)用中，采用上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100和上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400，通過對(duì)一周內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，得到15分鐘粒度用戶感知指標(biāo)檢測(cè)的預(yù)警閾值，表1示出了早忙時(shí)和晚忙時(shí)2個(gè)時(shí)段內(nèi)的閾值浮動(dòng)差距。可見，采用上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法100和上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理裝置400所取得閾值點(diǎn)，取得了良好的技術(shù)效果，基本符合預(yù)期。

表1

具體地，根據(jù)本發(fā)明上網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法和裝置的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例能夠取得如下技術(shù)效果中的一個(gè)或多個(gè)：

(1)可靠性高

采用CT通信領(lǐng)域與IT信息領(lǐng)域結(jié)合的方法，通過曲線擬合后將擬合曲線進(jìn)行幾何分析，判斷曲線變化趨勢(shì)，找到曲線運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)與真實(shí)情況差值最大的點(diǎn)，判斷為閾值點(diǎn)，這種方法完全通過數(shù)學(xué)分析完成動(dòng)態(tài)閾值點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，不依賴人工經(jīng)驗(yàn)的判斷，相較于其他單純通過CT通信領(lǐng)域的方案更加有說服力，可信度更高。

(2)通用性好

通過曲線擬合方法將4G用戶上網(wǎng)8個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行分析，既可有效挖掘感知質(zhì)差的4G用戶，也可以泛化到其他復(fù)雜問題監(jiān)測(cè)和定界上。其數(shù)據(jù)分析函數(shù)會(huì)根據(jù)不同的性能指標(biāo)的數(shù)值不同而變化，也不需要對(duì)函數(shù)曲線中的點(diǎn)進(jìn)行特殊標(biāo)記，其中某幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行單獨(dú)分析，在現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際案例中有很好的應(yīng)用性。

(3)復(fù)雜度小

以往的感知監(jiān)測(cè)閾值點(diǎn)選取方案如7點(diǎn)差值法，是通過對(duì)幾個(gè)候選點(diǎn)進(jìn)行多次計(jì)算，反復(fù)迭代才能得到最終結(jié)果，這樣會(huì)大大增加系統(tǒng)的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度。而本發(fā)明只需進(jìn)行一次曲線擬合，將所有的點(diǎn)變成了一條曲線，將問題定界問題轉(zhuǎn)換成問題定界曲線的幾何判斷，算法復(fù)雜度較小，易于實(shí)現(xiàn)。

在本發(fā)明的上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一個(gè)處理模塊中，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成在一個(gè)模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。

以上所述僅是本發(fā)明的可選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。