基于网络资源树及信息熵的智慧家庭业务感知劣化定位方案

明萌; 时宇; 郑润含; 冯云喜

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2022082

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基于网络资源树及信息熵的智慧家庭业务感知劣化定位方案

工程与应用 | 更新时间：2024-06-05

- 基于网络资源树及信息熵的智慧家庭业务感知劣化定位方案
- Smart home service perception degradation positioning scheme based on the network resource tree and information entropy
- 电信科学 2022年38卷第5期页码：165-172
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "明萌（1994- ），女，中国电信集团有限公司中级项目经理，主要研究方向为智慧家庭业务感知优化、大数据和AI技术" ]
  [ "时宇（1995- ），女，中国电信集团有限公司初级项目经理，主要研究方向为智慧家庭业务感知优化、大数据和AI技术" ]
  [ "郑润含（1975- ），男，中国电信集团有限公司高级项目经理，主要研究方向为家庭带宽业务感知评价体系、家庭带宽网络质量分析和优化、无线网络优化、无线网络和固定网络融合等" ]
  [ "冯云喜（1976- ），男，现就职于中国电信集团有限公司，主要研究方向为家庭带宽业务感知评价体系、家庭带宽网络质量分析和优化、无线网络优化、无线网络和固定网络融合等" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2022082
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2022-05，
  
  纸质出版日期：2022-05-20
- 稿件说明：
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明萌, 时宇, 郑润含, 等. 基于网络资源树及信息熵的智慧家庭业务感知劣化定位方案[J]. 电信科学, 2022,38(5):165-172.

Meng MING, Yu SHI, Runhan ZHENG, et al. Smart home service perception degradation positioning scheme based on the network resource tree and information entropy[J]. Telecommunications science, 2022, 38(5): 165-172.
明萌, 时宇, 郑润含, 等. 基于网络资源树及信息熵的智慧家庭业务感知劣化定位方案[J]. 电信科学, 2022,38(5):165-172. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2022082.

Meng MING, Yu SHI, Runhan ZHENG, et al. Smart home service perception degradation positioning scheme based on the network resource tree and information entropy[J]. Telecommunications science, 2022, 38(5): 165-172. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2022082.

摘要

随着科学技术和信息化发展的步伐日渐加快，智慧家庭市场发展迅速，给人民生活带来了极大的便捷，也给运营商带来新的运维考验。提出了一种基于大数据和AI算法、结合网络资源树及信息熵对智慧家庭业务进行感知实时监测，并对感知劣化类故障进行定界、定段、定位的方案，旨在解决智慧家庭业务端到端环节较多、群障及单用户故障人工定位困难的问题。

Abstract

With the accelerating pace of development of the science and technology and informatization

the smart home market is developing rapidly.It brings great convenience to people’s lives

also brings new operation and maintenance tests to operators.A scheme based on big data and AI algorithm

combined with the network resource tree and information entropy was proposed for perceptual real-time monitoring of smart home services

delimiting

segmenting and locating perceptual degradation class faults

aiming to solve the problems of more end-to-end links of smart home services and difficulties in manual location of group faults and single user faults.

关键词

Keywords

references

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