一种基于安卓终端的5g互联网业务监测方法
阅读说明：本技术 一种基于安卓终端的5g互联网业务监测方法 (5G internet service monitoring method based on android terminal ) 是由 张昊程 丁惠莹 姬媛 吴迪 杨立 黄成龙 魏红平 刘亚振 卢金强 吕大洋 于 2021-08-13 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法,基于真实终端、真实网络在用户手机无需ROOT的情况下,采集5G业务的交互信令；对所述交互信令采用机器学习模型进行训练,识别“业务-域名-功能”结果；根据“业务-域名-功能”结果,将所述“业务-域名-功能”匹配,获得域名户籍库。建立了手机端5G互联网业务信令采集能力,形成基于5G互联网业务的精准识别能力,帮助运营商对5G网络进行优化提升。解决了现有技术中方法落后,手段缺乏的问题,能够有效提升5G业务识别精度,拨测质量准确度。(The invention provides a method for monitoring 5G internet services based on an android terminal, which is characterized in that interactive signaling of the 5G services is acquired based on a real terminal and a real network under the condition that a user mobile phone does not need ROOT; training the interactive signaling by adopting a machine learning model, and identifying a service-domain name-function result; and matching the service-domain name-function according to the service-domain name-function result to obtain a domain name household register library. The method has the advantages that the 5G internet service signaling acquisition capacity of the mobile phone terminal is established, the accurate identification capacity based on the 5G internet service is formed, and the operator is helped to optimize and promote the 5G network. The problems of laggard methods and lack of means in the prior art are solved, and the identification precision of the 5G service and the dial testing quality accuracy can be effectively improved.)
技术领域
本发明涉及电子通信技术领域，具体涉及一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法。
背景技术
随着5G网络的不断发展，我国已经进入5G应用的快速发展期，5G业务应用数量将会成倍增加，给质量监测和质量保障带来巨大挑战。传统的业务质量监测体系，已经无法满足5G业务监测需求，通过手机端信令采集、自动拨测和问题分析的方式，铸造5G业务质量保障和监测新体系，为5G网络发展和国家新基建事业保驾护航。
目前的拨测手段主要是对于传统web页面的拨测，缺乏对于5G业务的长效监测及质量分析手段。现有监测系统对于发现的质差无法进行精准定位，缺失问题落地的最有力证据。现有手段只能对网页、域名等质量进行监测，不能对发现的问题进行定位分析，依靠大量人工统计去发现指标劣化，在通过手动抓包分析，不能做到及时发现问题并定位。质差问题定位和分析主要是依靠人工进行问题还原，抓包和分析，效率低准确性差，缺乏准确高效的分析手段。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法，所述监测方法包括：
基于真实终端、真实网络在用户手机无需ROOT的情况下，采集5G业务的交互信令；
对所述交互信令采用机器学习模型进行训练，识别“业务-域名-功能”结果；
根据“业务-域名-功能”结果，将所述“业务-域名-功能”匹配，获得域名户籍库。
可选的，所述基于真实终端、真实网络在用户手机无需ROOT的情况下，采集5G业务的交互信令具体包括：
基于真实终端和真实网络在用户手机无需ROOT的情况下，对5G业务进行业务交互信令采集；
基于非ROOT终端的自动化测试功能，实现智慧医疗、新闻媒体、智慧教育、智慧家庭多种应用的自动化拨测。
可选的，所述对所述交互信令采用机器学习模型进行训练，识别“业务-域名-功能”结果具体包括：
对5G业务进行自动化拨测，将所述业务交互信令采用学习模型搭建、模型自我修复和自我完善；
基于非ROOT终端的自动化测试功能，对多种5G应用进行自动测试，梳理出“业务-域名-功能”的数据库；
将所述数据库采用训练模型进行训练数据，通过“训练-修复-再训练-再修复”，获得AI业务精准识别模型。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明公开了一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法，基于真实终端、真实网络在用户手机无需ROOT的情况下，采集5G业务的交互信令；对所述交互信令采用机器学习模型进行训练，识别“业务-域名-功能”结果；根据“业务-域名-功能”结果，将所述“业务-域名-功能”匹配，获得域名户籍库。建立了手机端5G互联网业务信令采集能力，形成基于5G互联网业务的精准识别能力，帮助运营商对5G网络进行优化提升。解决了现有技术中方法落后，手段缺乏的问题，能够有效提升5G业务识别精度，拨测质量准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种基于安卓终端的5G互联网业务监测方法，所述监测方法包括：
基于真实终端、真实网络在用户手机无需ROOT的情况下，采集5G业务的交互信令，对5G业务进行业务交互信令采集；基于非ROOT终端的自动化测试功能，实现智慧医疗、新闻媒体、智慧教育、智慧家庭多种应用的自动化拨测。
对所述交互信令采用机器学习模型进行训练，识别“业务-域名-功能”结果；对5G业务进行自动化拨测，将所述业务交互信令采用学习模型搭建、模型自我修复和自我完善；基于非ROOT终端的自动化测试功能，对多种5G应用进行自动测试，梳理出“业务-域名-功能”的数据库；将所述数据库采用训练模型进行训练数据，通过“训练-修复-再训练-再修复”，获得AI业务精准识别模型。
结合机器自学习技术，通过对5G业务进行自动化拨测，将业务交互信令通过学习模型搭建、模型自我修复和自我完善的过程，从而实现“业务-域名-功能”的精准识别的目的。
综合考虑数据特征、大小、应用方向等多方面内容，通过多轮次摸索和实验进行，最终采用学习算法为神经网络，反复试错和监督学习是神经网络和别的算法最不同的地方。
数据入库：基于非ROOT终端的自动化测试功能，对多种5G应用进行自动测试，从而梳理出“业务-域名-功能”的海量数据库。
训练模型：训练模型所需要的时间在不同算法之间是变化很大的，训练时间往往与模型准确率是密切相关的，简单的说，可能训练时间越长，模型的准确率就越高。
完善算法：通过不断的“训练-修复-再训练-再修复”的过程，使得模型算法完善，最终形成AI业务精准识别的最终模型，使得识别更精准。
主动修复：通过不断的训练模型，从而对算法进行主动修复，通过不断的训练-修复的循环过程，提高算法的精准度和贴合度，达到最终的目的。
根据“业务-域名-功能”结果，将所述“业务-域名-功能”匹配，获得域名户籍库。通过AI的业务识别精准识别，做到“业务-域名-功能”的精准匹配，形成庞大细致的独特域名户籍库，利用非ROOT自动化测试能力，对业务形成定向的长效拨测手段，并真正做识别精准化、监测长效化、问题明确化查看暂存点台账、物料出入库明细、流向等信息。
有益效果：
弥补手机端5G业务分析短板：5G时代铸造智慧网络应用监测系统弥补了在手机端5G业务分析的不足，实现了在手机端业务信令抓包、测试分析一体化手段，助力5G网络发展，提升5G业务质量保障能力；
工作模式转变：5G业务问题分析定位兼顾业务和终端交互信令，实现从“看网络指标”到“看业务感知”转变，实现从“做指标统计”到“做信令解析”转变。体现了运维工作跳出“网络管道运维”思维，既能深入其里(底层信令)，也能出乎其中(客户感知)。
定位准确性提高：在问题定位准确性方面，基于终端的自动信令采集和解析应用将较原有手工方式有大幅提升，问题定位准确率较以往方法准确率提升30％左右。
工作效率提升：每天准确定位的网络异常问题数量较之前有5倍以上提升，异常问题处理闭环时间缩短50％左右，已测试140余款APP，获取业务域名获取相关业务域名7426个，质差业务定位定障10批次，发现质差业务域名46个，通过缓存、加速优化改善35个。
经济收益：节约成本，通过5G智慧网络应用监测新体系提升一线生产变革管控质量的构建，提升了运营商内容网络质量及客户支撑的效率和质量，有效降低人员配置和成本投入，给公司创造了较好的经济和综合效益。
实施项目之前：助力河南移动内容质量支撑降本增效，传统移动网络内容质量监测各地市需投入2人，投诉处理需投入2人，按照投入人力成本15万/人/年计算，全省投入人员成本880万/年。
项目实施后：目前仅省公司投入4人，一年人力成本在60万元，而系统建设成本170万元。
成本节约：888万-60万-170万＝658万，全年累计节省人力成本658万元！
社会收益：全面提升客户感知，践行了中国移动客户为根，服务为本的理念
直接社会效益：通过对5G应用业务质量监测，实现了客户感知问题快速定界定位并解决，快速解决质差内容，全面提升了客户感知及客户忠诚度，践行了中国移动客户为根，服务为本的理念。
间接社会效益：通过对5G网络应用监测系统的建设及应用，我省新业务质量监测效率，内容质量工作效率大大提升，优化成本得到压缩，响应了国家降本增效，提速降费的号召。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
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