数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备，涉及网络通信技术领域。该方法应用于网络数据分析功能NWDAF，包括：将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据；将预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数；发送数据维度参数及降维方法给数据收集协调功能DCCF，以便DCCF将从数据源采集的数据根据数据维度参数及降维方法进行降维后发送至NWDAF。本公开实施例能够对数据进行降维有效地减少冗余信息所造成的误差，降低计算维度及计算资源成本。及计算资源成本。及计算资源成本。

【技术实现步骤摘要】
数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及网络通信
，尤其涉及一种数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]NWDAF(Network Data Analytics Function，网络数据分析功能)是一个数据感知分析网元，以网络数据为基础对网络进行自动感知和分析，并参与到网络规划、建设、运维、网优、运营全生命周期中，使得网络易于维护和控制，提高网络资源使用效率，提升用户业务体验。
[0003]当前5G标准中关于NWDAF从数据源中采集数据的方法是比较死板的，当不同分析事件采集相同数据时需要从数据源二次采集；且针对同一个分析事件的数据进行数据采集时，采集传输的是分析事件预定义的参数集合，不能调整某一分析事件的数据参数维度，会产生计算维度高，计算资源大，噪声大、数据采集占用的网络传输资源大等问题，且数据中包含有冗余信息以及噪声信息，在实际应用中造成了误差，也降低了数据采集的准确率、对样本有价值信息的处理速度慢。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备，至少在一定程度上克服相关技术中数据采集计算维度高，计算资源大的问题。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]根据本公开的一个方面，提供了一种数据采集优化方法，应用于网络数据分析功能NWDAF，包括：
[0008]将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据；
[0009]将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数；
[0010]发送所述数据维度参数及所述降维方法给数据收集协调功能DCCF，以便DCCF将从数据源采集的数据根据所述数据维度参数及所述降维方法进行降维后发送至NWDAF。
[0011]在本公开的一个实施例中，还包括：
[0012]将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，生成分析结果数据；
[0013]根据所述分析结果数据，调整数据信息保留百分比。
[0014]在本公开的一个实施例中，所述将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据之前，还包括：
[0015]通过DCCF向数据源发送订阅请求消息，所述订阅请求消息中包括分析事件标识，以便数据源根据所述分析事件标识收集处理与所述分析事件标识有关的数据。
[0016]在本公开的一个实施例中，所述将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数包括：
[0017]将所述预处理数据进行离散化处理；
[0018]将离散化处理的所述预处理数据按列组成矩阵，计算协方差矩阵、特征值及对应的特征向量；
[0019]根据所述特征值及对应的所述特征向量计算所述数据维度参数。
[0020]在本公开的一个实施例中，还包括：发送降维标识给DCCF，以便DCCF根据降维标识获取相关降维信息。
[0021]在本公开的一个实施例中，所述降维方法为主成分分析PCA。
[0022]在本公开的一个实施例中，数据源包括网络文件系统或操作维护管理。
[0023]根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据采集优化装置，包括：
[0024]数据处理模块，将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据；
[0025]降维分析模块，将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数；
[0026]降维发送模块，发送所述数据维度参数及所述降维方法给数据收集协调功能DCCF，以便DCCF将从数据源采集的数据，根据所述数据维度参数及所述降维方法进行降维后发送至NWDAF。
[0027]根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述数据采集优化方法。
[0028]根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的数据采集优化方法。
[0029]本公开的实施例所提供的一种数据采集优化方法、装置、存储介质及电子设备，通过将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据；将预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数；发送数据维度参数及降维方法给数据收集协调功能DCCF，以便DCCF将从数据源采集的数据根据数据维度参数及降维方法进行降维后发送至NWDAF。本公开实施例能够对数据进行降维有效地减少冗余信息所造成的误差，降低计算维度及计算资源成本。
[0030]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0031]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1示出本公开实施例中一种数据采集优化方法流程图；
[0033]图2示出本公开实施例中一种使用降维方法进行相关性分析计算数据维度参数方
法流程图；
[0034]图3示出本公开实施例中一种调整数据信息保留百分比方法流程图；
[0035]图4示出本公开实施例中一种数据采集优化装置示意图；
[0036]图5示出本公开实施例中一种基于NWDAF及DCCF的数据采集架构示意图；
[0037]图6示出本公开实施例中一种NWDAF数据相关性分析与DCCF降维流程示意图；
[0038]图7示出本公开实施例中一种NWDAF数据相关性分析与DCCF降维更新流程示意图；和
[0039]图8示出本公开实施例中一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0040]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
[0041]此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据采集优化方法，其特征在于，应用于网络数据分析功能NWDAF，包括：将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据；将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数；发送所述数据维度参数及所述降维方法给数据收集协调功能DCCF，以便DCCF将从数据源采集的数据根据所述数据维度参数及所述降维方法进行降维后发送至NWDAF。2.根据权利要求1所述的数据采集优化方法，其特征在于，还包括：将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，生成分析结果数据；根据所述分析结果数据，调整数据信息保留百分比。3.根据权利要求1所述的数据采集优化方法，其特征在于，所述将从数据源采集的数据根据数据信息保留百分比进行预处理，生成预处理数据之前，还包括：通过DCCF向数据源发送订阅请求消息，所述订阅请求消息中包括分析事件标识，以便数据源根据所述分析事件标识收集处理与所述分析事件标识有关的数据。4.根据权利要求1所述的数据采集优化方法，其特征在于，所述将所述预处理数据使用降维方法进行相关性分析，计算数据维度参数包括：将所述预处理数据进行离散化处理；将离散化处理的所述预处理数据按列组成矩阵，计算协方差矩阵、特征值及对应的特征向量；根据所述特征值及对应的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王恒，邢燕霞，李鹏宇，李金艳，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：