[发明专利]一种基于决策树的移动网络中面向场景的指标筛选方法

说明书

一种基于决策树的移动网络中面向场景的性能指标筛选方法，包括采集性能指标数值、配置标签、拟合模型、提取信息增益、判断是否完成全部场景的拟合、以及对所有信息增益进行融合共六个步骤；其中，针对每个场景都要顺序执行一次配置标签、拟合模型和提取信息增益的三个步骤，只有对所有场景都完成了上述三个步骤后，才执行步骤6：对所有信息增益进行融合处理。本发明是将性能指标筛选细分为针对每个场景的任务、针对不同场景设计合理的标签配置方式、再利用决策树提取信息增益、最后利用平均值计算最后的平均信息增益、从而高效实现在多个不同场景下的性能指标的筛选。本发明操作步骤简单、容易实现，计算工作量的负担轻。

技术领域

本发明涉及一种基于决策树的移动网络中面向场景的指标筛选方法，属于移动网络和机器学习的技术领域。

背景技术

首先介绍本发明方法涉及的专业术语定义如下：

移动网络，是指使用包括手机，掌上电脑或其它便携式通信工具的移动设备连接到公共网络，实现互联网接入访问的方式。

基站，是固定在一个地方的高功率多信道的双向无线电发送与接收机，被用于低功率信道双向无线通讯，如移动电话、手提电话和无线路由器。用手机打电话时，信号就会由附近的一个基站同时完成发送和接受。

场景，在移动网络中，不同的基站分别被划分到不同的场景下，比如高校，风景区，高速公路，交通枢纽等。本发明是以集合S＝{s₁,s₂,…,s_j,…,s_m}来表示场景的集合，式中，每个s_j为一个场景，s_j为第j个场景，自然数下标j是场景的序列号,m是j的最大值，即是场景的总数量。

性能指标，衡量移动网络的网络质量状况的不同参数及其数值，包括性能指标的名称和数值两个组成部分。性能指标的数值可采集于不同的场景，且将不同场景中的基站采集到的性能指标的值，简称为不同场景中的性能指标数值。

指标数值，是性能指标的数值，即指标名称所对应的具体数值，本发明是以多个性能指标数值x_i的集合X＝{x₁,x₂,…,x_i,...,x_n}来表示之，其中，x_i为第i个性能指标的数值，自然数下标i是性能质量指标的序列号，i的最大值为n，也是性能指标的总数量。虽然性能指标的总数量n是确定的，但是每个性能指标的数值是不确定的，取决于该性能指标数值是采集自哪个不同的具体场景；故用集合X^j中的上标j表示该性能指标的数值是从场景s_j采集的。当不指定X是从哪个场景采集时，则集合X是表示所有性能指标集的数值中的任意一组数值。若设定集合X^j是从场景s_j采集的，则此时标记的集合X^j是指从场景s_j采集的性能指标集的数值中的任意一组数值。

相关系数，是衡量不同性能指标之间线性相关程度的计量单位。

线性关系，当两个性能指标数值之间存在一次方函数关系时，就称该两个性能指标之间存在线性关系。

非线性关系，是指不同的性能指标的数值之间没有比例关系，其一阶导数不为常数，即不成直线的关系。

拟合，一种把现有性能指标的数值通过数学方法代入某个数学公式的方法。

信息熵，是指发生某个具体事件所带来的信息，也是在得到结果之前对可能产生的信息量的期望。在本发明中，信息熵是指接收的性能指标中包含的信息的平均量，用于衡量来自性能指标所包含的信息的不确定性，越随机的性能指标所对应的熵越大。

条件熵，描述在已知的两个性能指标集中，当已知一个性能指标集的前提下，另一个性能指标集的信息熵还有多少。