[发明专利]基站异常检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开一种基站异常检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取多个不同区域的基站在设定时间内的告警信息和设备特征信息；将所述告警信息输入至少两个关联算法，根据所述至少两个关联算法的计算结果得出属于频繁序列或频繁项集的不同基站的告警信息关联集合；将所述设备特征信息进行特征降维得到具有异常的设备特征信息的异常特征基站集合；基于所述告警信息关联集合和所述异常特征基站集合分析基站的工作状态。本申请旨在解决现有主要依靠人工路测和采集到的告警信息对基站是否异常做出判断，该传统手段效率低下的问题。

技术领域

本申请涉及基站检测领域，尤其涉及一种基站异常检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前的基站异常检测手法较为单一，主要依靠人工路测和采集到的告警信息对基站是否异常做出判断，该传统手段效率低下，而导致无法及时处理异常基站，影响用户体验。

上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本申请实施例提供一种基站异常检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有主要依靠人工路测和采集到的告警信息对基站是否异常做出判断，该传统手段效率低下的问题。

本申请实施例提供了一种基站异常检测方法，包括：

获取多个不同区域的基站在设定时间内的告警信息和设备特征信息；

将所述告警信息输入至少两个关联算法，根据所述至少两个关联算法的计算结果得出属于频繁序列或频繁项集的不同基站的告警信息关联集合；将所述设备特征信息进行特征降维得到具有异常的设备特征信息的异常特征基站集合；

基于所述告警信息关联集合和所述异常特征基站集合分析基站的工作状态。

在一些实施例中，所述将所述告警信息输入至少两个关联算法，根据所述至少两个关联算法的计算结果得出属于频繁序列或频繁项集的不同基站的告警信息关联集合，包括：

对缺失重要特征数据的告警信息进行摘除，对缺失非重要特征数据的告警信息进行均值填充；

选取经过摘除和填充的有效告警信息，并根据时间进行排序；

将所述有效告警信息输入至少两个关联算法，判断所述至少两个关联算法的计算结果是否符合经验值；

若符合经验值，则将所述至少两个关联算法的计算结果取并集得出属于频繁序列或频繁项集的不同基站的告警信息关联集合。

在一些实施例中，基站异常检测方法还包括：

若不符合经验值，则重新设置所述至少两个关联算法的可信度和支持度进行重新计算，直到所述至少两个关联算法的计算结果符合经验值。

在一些实施例中，所述至少两个关联算法至少包括：FP-Growth算法、prefixSpan算法以及Apriori算法中的至少两个关联算法。

在一些实施例中，所述将所述设备特征信息进行特征降维得到具有异常的设备特征信息的异常特征基站集合，包括：

对缺失重要特征数据的设备特征信息进行摘除，对缺失非重要特征数据的设备特征信息进行均值填充；

选取经过摘除和填充的有效设备特征信息，将所述有效设备特征信息输入分布式t-sne降维算法，得出降维后的设备特征信息，并将降维后的设备特征信息通过普里姆算法评估降维后的设备特征信息是否聚集，在特征散点图查找并得出具有异常的设备特征信息的异常特征基站集合；

判断得出的异常特征基站集合中的异常特征基站是否符合预期；

若符合预期，则输出具有异常的设备特征信息的异常特征基站集合。