一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统；引入一个属性函数，该函数基于使用率、活跃度和留存率，在每个时间步下更新用户的状态。元胞属性：每个元胞代表一个用户，具有以下属性：使用率、活跃度、留存率。属性函数：设计一个属性函数，用于更新元胞的状态。在每个时间步，属性函数基于使用率、活跃度和留存率等属性值，计算出新的使用率、活跃度和留存率。一、综合性和全面性：基于离散模型的方法综合考虑了用户的使用率、活跃度和留存率等多个因素。这种综合性能够更全面地捕捉用户行为和系统变化，从而提供更准确的服务质量评估。服务质量评估。服务质量评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及信息技术服务
，特别涉及一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统
。

技术介绍

[0002]在信息技术服务领域，对服务质量进行评估具有重要意义
。
因为用户期望高质量的服务体验
。
通过对服务质量进行评估，组织可以确保其提供的服务能够满足用户的期望和需求
。
良好的服务质量能够帮助建立信任和良好的声誉
。
用户更倾向于选择那些在过去提供过高质量服务的组织
。
高质量的服务能够提升用户的满意度，从而促使用户保持忠诚度和持续使用服务
。
通过提前发现和解决可能的问题，可以减少客户投诉
、
退款以及服务中断等导致的成本和风险
。
通过对服务质量进行定期评估，组织可以获取反馈并识别改进的机会，从而不断优化其服务
。
[0003]在现有技术中，信息技术服务通常涉及多个因素，这些因素之间的相互关系复杂，难以简单地建立预测模型
。
信息技术环境经常变化，新的技术和需求不断涌现，这使得建立稳定的预测模型变得困难
。
[0004]因此，如果可以预测服务质量，则可以帮助组织在问题发生之前就采取措施，从而减少可能的服务中断或故障
。
预测可以帮助组织更有效地分配资源，以满足不同时间和地点的服务需求
。
通过提前识别潜在的性能问题，可以提升用户体验，减少用户遇到的困扰
。 预测结果可以为管理层提供有关资源分配和策略制定的重要信息，帮助他们做出更明智的决策
。
基于预测结果，组织可以进行持续改进，不断优化服务质量，提供更好的服务体验
。
[0005]为此，提出一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统
。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术实施例希望提供一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法及系统，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即对服务质量进行预测，并对此至少提供一种有益的选择；本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：第一方面：一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法，它包括如下内容：
STEP
‑1：元胞自动机评估及预测：元胞自动机（
Cellular Automaton
，
CA
）是一种离散模型，用于模拟空间和时间上的复杂系统
。
在信息技术服务质量评估中，本专利技术将每个用户视为一个元胞，元胞具有使用率
、
活跃度和留存率的属性
。
此外，本专利技术引入一个属性函数，该函数基于使用率
、
活跃度和留存率，在每个时间步下更新用户的状态
。
[0007]元胞属性： 每个元胞代表一个用户，具有以下属性：使用率（
Usage Rate
）：用户使用服务的频率
。
[0008]活跃度（
Activity Level
）：用户在系统中的活跃程度
。
[0009]留存率（
Retention Rate
）：用户继续使用系统的可能性
。
[0010]属性函数：设计一个属性函数，用于更新元胞的状态
。
在每个时间步，属性函数基于使用率
、
活跃度和留存率等属性值，计算出新的使用率
、
活跃度和留存率
。
[0011]STEP
‑2：元胞转换：元胞转换是指在每个时间步下，通过一个转换函数，对元胞的属性进行更新
。
转换函数考虑属性的变化，以及邻居元胞的影响
。
[0012]转换函数：设计一个转换函数，它接收元胞的属性作为输入，并考虑邻居元胞的属性对当前元胞的影响
。
转换函数更新元胞的使用率
、
活跃度和留存率，以反映属性的变化
。
[0013]STEP
‑3：
D
‑
S
证据理论的验证：
D
‑
S
证据理论用于验证转换函数的输出是否与大数据的综合平均一致
。
在这一步中，本专利技术将转换函数的输出交由
D
‑
S
证据理论进行验证
。
[0014]大数据的综合平均：计算大数据的用户使用率
、
活跃度和留存率的综合平均作为证据
。
[0015]验证过程：比较转换函数的输出与大数据综合平均的属性值
。
如果任何属性的值超过了设定的阈值，即认为转换函数的结果突破了
D
‑
S
证据理论的阈值
。
[0016]STEP
‑4：转换函数的结果通过映射函数的形式将元胞预测的指标转换为服务质量的评估等级信息：在此步骤中，本专利技术将转换函数的结果映射到服务质量的评估等级信息，以便更好地理解和应用预测结果
。
[0017]定义服务质量等级：定义一组服务质量等级，每个等级可以用文本标签或数字等级表示
。
[0018]映射函数设计：设计一个映射函数，将转换函数的输出属性值映射到服务质量等级
。
映射函数可以是分段线性函数
、
阈值函数等
。
[0019]应用映射函数：使用映射函数将转换函数的输出属性值映射到对应的服务质量等级
。
[0020]通过上述步骤，本专利技术构建了一个基于元胞自动机的信息技术服务质量评估与预测模型
。
这个模型结合了元胞自动机的离散特性
、
属性函数的更新
、D
‑
S
证据理论的验证以及映射函数的映射，以实现对信息技术服务质量的综合评估和预测
。
最终的服务质量等级信息可以帮助组织更好地管理和优化其服务，以满足用户的需求和期望
。
[0021]第二方面：一种基于离散模型的信息技术服务质量评估系统，该系统结合了元胞自动机的概念
、
属性函数
、D
‑
S
证据理论以及映射函数，旨在提供准确的服务质量预测和等级评估
。
系统包括处理器
、
与处理器耦接的存储器，存储有程序指令
。
当执行存储在存储器中的程序指令时，处理器将执行基于离散模型的信息技术服务质量评估方法
。
[0022]系统组成：处理器：系统的核心部件，负责执行程序指令和处理服务质量评估的计算
。
处理器与存储器耦接，能够读取并执行存储在存储器中的程序指令
。
[0023]存储器：存储器中存储有程序指令，这些指令定义了基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于离散模型的信息技术服务质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
STEP
‑1：元胞自动机评估及预测：元胞自动机模型将每个用户视为一个元胞，每个元胞具有使用率
、
活跃度和留存率的属性，还包括一个用于在每个时间步下更新用户的状态的基于使用率
、
活跃度和留存率的属性函数；
STEP
‑2：元胞转换：包括一个转换函数，转换函数在每个时间步下对元胞进行转换；
STEP
‑3：
D
‑
S
证据理论的验证：转换函数的输出交由
D
‑
S
证据理论进行验证，
D
‑
S
证据理论的证据来源于大数据输出的综合平均下来的用户使用率
、
活跃度和留存率，如果转换函数的结果突破了
D
‑
S
证据理论的阈值，则执行下一步骤；
STEP
‑4：转换函数的结果通过映射函数的形式将元胞预测的指标转换为服务质量的评估等级信息
。2.
根据权利要求1所述的服务质量评估方法，其特征在于：在所述
STEP
‑1中：设有
N
个用户，每个用户被视为一个元胞，每个元胞具有以下属性：使用率
U、
活跃度
A
和留存率
R
；邻居函数为欧几里德距离函数，表示用户之间的相似度：；邻居集合
(i)
：表示与元胞
i
直接相邻的其他元胞的集合，为与用户
i
有关的其他用户的集合，该集合是通过计算元胞之间的距离并应用一个阈值来确定的；
j
：代表与用户
i
相关的其他用户的索引；距离
(i,j)
：这表示元胞
i
和元胞
j
之间的距离；阈值：一个数值，用于确定哪些与元胞
i
距离在一定范围内的元胞属于其邻居
。3.
根据权利要求
1~2
任意一项所述的服务质量评估方法，其特征在于：在所述
STEP
‑1中，属性函数：；；；
α
、
β
和
γ
是权重系数，用于控制邻居属性对当前用户属性的影响程度，平均邻居使用率
、
平均邻居活跃度和平均邻居留存率分别表示与用户
i
相邻的其他用户的平均使用率
、
活跃度和留存率
。4.
根据权利要求3所述的服务质量评估方法，其特征在于：在所述
STEP
‑2中：所述转换函数
T
：；转换函数直接将新的使用率
、
活跃度和留存率作为输出
。5.
根据权利要求4所述的服务质量评估方法，其特征在于：在所述
STEP
‑3中：计算综合平均的用户使用率
EU...

【专利技术属性】
技术研发人员：张坤鹏，
申请(专利权)人：晨达广州网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：