[发明专利]小区场景识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种小区场景识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别小区的网络性能指标数据；

确定特定时间段，根据所述特定时间段获取所述待识别小区在特定时间段的网络性能指标数据；

将所述特定时间段的网络性能指标数据输入至预设分类模型，所述预设分类模型通过预设网络性能指标数据训练样本和小区场景类别标签训练得到；

通过预设分类模型的输出结果，得到所述待识别小区的小区场景标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述特定时间段的网络性能指标数据输入至预设分类模型之前，还包括：

获取多个小区在特定时间段的网络性能指标数据，得到预设网络性能指标数据训练样本，并获取所述多个小区对应的小区场景标签；

将所述网络性能指标数据和所述多个小区对应的小区场景标签输入至分类模型进行训练，得到预设分类模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个小区在特定时间段的网络性能指标数据，得到预设网络性能指标数据训练样本，包括：

获取多个小区在特定时间段的所有网络性能指标数据；

对所述所有网络性能指标数据进行筛选，得到与小区场景强相关的相关网络性能指标数据；

相应的，所述将所述网络性能指标数据和所述多个小区对应的小区场景标签输入至分类模型进行训练包括：

将所述相关网络性能指标数据和所述多个小区对应的小区场景标签输入至分类模型进行训练。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述网络性能指标数据和所述多个小区对应的小区场景标签输入至分类模型进行训练，得到预设分类模型之后，还包括：

调整所述预设分类模型的参数，对所述预设分类模型进行优化，得到优化预设分类模型；

相应的，所述将所述特定时间段的网络性能指标数据输入至预设分类模型，包括：

将所述特定时间段的网络性能指标数据输入至优化预设分类模型。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设分类模型为梯度提升树分类模型。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述通过预设分类模型的输出结果，得到所述待识别小区的小区场景标签之后，还包括：

根据所述待识别小区的小区场景标签，制定所述待识别小区的网络优化策略。

7.一种小区场景识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待识别小区的网络性能指标数据；

第一处理模块，用于确定特定时间段，根据所述特定时间段获取所述待识别小区在特定时间段的网络性能指标数据；

输入模块，用于将所述特定时间段的网络性能指标数据输入至预设分类模型，所述预设分类模型通过预设网络性能指标数据训练样本和小区场景类别标签训练得到；

第二处理模块，用于通过预设分类模型的输出结果，得到所述待识别小区的小区场景标签。

8.一种小区场景识别设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6任一项所述的小区场景识别方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述的小区场景识别方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的小区场景识别方法。