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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利质差小区根因定位方法、装置、设备、介质及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118764881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410626582.8，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权质差小区根因定位方法、装置、设备、介质及程序产品是由吉宝伦;王炳亮;张文龙;孙丰杰;李伟设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本质差小区根因定位方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，提供一种质差小区根因定位方法、装置、设备、介质及程序产品，所述方法包括：获取各目标小区的感知类数据、覆盖类数据、干扰类数据、容量类数据和质量类数据等全量数据并输入到经过预训练的分类预测模型中，识别出其中的质差小区；对质差小区进行模型解释，以确定质差小区的各特征数据的质差贡献度；根据质差贡献度定位质差小区的质差根因；分类预测模型是基于全网小区的历史全量数据和质差标签构建的样本数据集，对预设的基础分类预测模型进行迭代训练得到的。通过构建分类预测模型对质差小区进行预测，提前识别出可能质差的小区，提高运维及时性，还可以根据质差贡献度准确定位出质差根因，确保运维工作的有效性。

本发明授权质差小区根因定位方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种质差小区根因定位方法，其特征在于，包括： 获取各目标小区的小区全量数据；所述小区全量数据包括感知类数据、覆盖类数据、干扰类数据、容量类数据和质量类数据； 将所述小区全量数据输入到经过预训练的分类预测模型中，利用所述分类预测模型识别出所述目标小区中的质差小区； 对所述质差小区进行模型解释，以确定所述质差小区的小区全量数据对应的各特征数据的质差贡献度； 根据所述质差贡献度定位所述质差小区的质差根因； 其中，所述分类预测模型是基于全网小区的历史全量数据和质差标签构建的样本数据集，对预设的基础分类预测模型进行迭代训练得到的； 所述质差小区包括多个；所述对所述质差小区进行模型解释，以确定所述质差小区的小区全量数据对应的各特征数据的质差贡献度，包括： 获取各所述质差小区对应的场景类别，以及所述场景类别对应的质差原型；所述质差原型是对所述场景类别下的质差小区的历史全量数据进行特征提取得到的； 基于所述质差小区的小区全量数据，计算所述质差小区与所述质差原型的相对熵，并获取所述质差小区的预测置信度； 计算所述相对熵与所述预测置信度的乘积，得到所述质差小区的优先级得分； 根据所述优先级得到对各所述质差小区进行降序排序； 基于各所述质差小区的排序顺序，对前K个质差小区进行模型解释，以确定目标质差小区的小区全量数据对应的各特征数据的质差贡献度；所述目标质差小区为所述前K个质差小区中的任意一个，K为大于或等于1的正整数。

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