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發(fā)視頻如何使用指標(biāo)相關(guān)性對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維質(zhì)量評(píng)估模型
2018-12-27 |
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資料介紹
傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維評(píng)估方法存在兩方面的問題：一是在指標(biāo)選取、權(quán)重指定等關(guān)鍵步驟過于依賴領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)，難以得到精確全面的評(píng)估結(jié)果；二是通信設(shè)備用戶數(shù)量不斷增加帶來了海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)又來自多個(gè)廠家以及多種設(shè)備，傳統(tǒng)方法處理此類海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的效率較低。為了解決這些問題，提出基于指標(biāo)間互相關(guān)性的指標(biāo)選取方法。該方法著眼于評(píng)估過程中指標(biāo)選取步驟，通過比較指標(biāo)數(shù)據(jù)序列間的相關(guān)性強(qiáng)弱，對(duì)原始指標(biāo)集進(jìn)行分類，在各個(gè)簇中選擇代表性指標(biāo)完成關(guān)鍵指標(biāo)體系的構(gòu)建；另外，結(jié)合無人工參與的數(shù)據(jù)處理方法、權(quán)重確定方法建立了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維質(zhì)量評(píng)估模型。在實(shí)驗(yàn)中，所提方法選取的指標(biāo)對(duì)人工指標(biāo)的覆蓋率為72. 2%，并且比人工指標(biāo)的信息重疊率少31010。所提方法能夠有效減少人力參與，且評(píng)估結(jié)果對(duì)告警有較好的預(yù)測準(zhǔn)確率。
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