申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司

申请日：2021-01-04

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN114765575B

主分类号：H04L41/0695

分类号：H04L41/0695;H04L41/0631;G06F18/24;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2022.08.05#实质审查的生效;2022.07.19#公开

摘要：本发明提供一种网络故障原因预测方法、装置及电子设备，解决现有网络故障原因预测准确率低的问题。本发明的方法包括：获取故障工单中的分类特征向量，分类特征向量包括第一类特征向量和第二类特征向量；根据第一类特征向量和第一分类预测模型，得到故障工单所属的目标故障原因类别；根据第二类特征向量以及与目标故障原因类别相对应的第二分类预测模型，得到所述故障工单在所述目标故障原因类别中的目标故障原因子类别。本发明通过两步预测方法，即先对故障原因大类进行预测，再对该故障原因大类中的故障原因细分的类别进行预测，能够有效地减少每一步预测的类别数，提升预测结果的准确率。

主权项：1.一种网络故障原因预测方法，其特征在于，包括：获取故障工单中的分类特征向量，所述分类特征向量包括第一类特征向量和第二类特征向量；根据所述第一类特征向量和第一分类预测模型，得到所述故障工单所属的目标故障原因类别；根据所述第二类特征向量以及与所述目标故障原因类别相对应的第二分类预测模型，得到所述故障工单在所述目标故障原因类别中的目标故障原因子类别；所述方法还包括：获取多条历史故障工单及多条历史告警信息，每条所述历史故障工单的字段包括告警标题、网元名称、网元类型、故障发生时间、故障原因类别以及对应故障原因类别的故障原因子类别，每条所述历史告警信息的字段包括告警标题、网元名称和告警开始时间；根据所述历史故障工单的字段和所述历史告警信息的字段，得到分类特征向量，所述分类特征向量包括：用于表征所述告警标题的第一特征向量，用于表征所述告警标题对应的故障原因类别的第二特征向量，用于表征所述网元类型的第三特征向量，用于表征所述网元类型对应的故障原因类别的第四特征向量，用于表征所述故障工单关联到的告警信息的第五特征向量，用于表征所述告警标题对应的故障原因子类别的第六特征向量以及用于表征网元类型对应的故障原因子类别的第七特征向量；根据所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述第三特征向量、所述第四特征向量、所述第五特征向量以及故障原因类别的类别标签，进行模型训练，得到第一分类预测模型。

全文数据：

权利要求：

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