摘" 要：针对宽带接入网涉及有源及无源设备、网络分析数据来源复杂、缺乏系统性分析方法的现状，提出一种基于因子分析的接入网系统化评估方案。该方案通过对号线、网管、投诉、群障等多渠道来源的数据进行因子分析，将其归集为少数几个体现网络关键特征的综合因子，通过因子含义解释对宽带接入网进行综合评估，基于画像结果提出网络针对性优化策略。该方案在某地市实际验证中取得了较好效果。
关键词：因子分析；宽带接入；网络评估
中图分类号：TN915.6" 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）19-0007-04
Research on Broadband Access Network Evaluation Scheme Based on Factor Analysis
CHE Weisong1， BAI Wenqi2， LUO Yuanyuan1
（1.Beijing Telecom Planning amp; Designing Institute Co.， Ltd.， Beijing" 100048， China;
2.China United Network Communications Group Co.， Ltd.， Beijing" 100033， China）
Abstract： In view of the current situation of broadband access network involving active and passive equipment， multiple sources of network analysis data， and lack of systematic analysis methods， a systematic evaluation scheme for access network based on factor analysis is proposed. This scheme performs factor analysis on data from various channels such as line number， network management， complaints， and group failures， and aggregates them into a few comprehensive factors that reflect the key characteristics of the network. Through the interpretation of factor meanings， a comprehensive evaluation of the broadband access network is carried out， and targeted network optimization strategies are proposed based on the profiling results. This scheme has achieved good results in practical verification in a certain city.
Keywords： factor analysis; broadband access; network evaluation
0" 引" 言
接入网是由业务节点接口和相关用户网络接口之间的一系列传送实体所组成的，为传送电信业务提供所需承载能力的实施系统，主要完成使用户接入到核心网的任务[1]。具体到宽带接入网主要涉及OLT（Optical Line Terminal）设备、ODN（Optical Distribution Network）网络、ONU（Optical Network Unit）设备及用户家庭内部路由器等终端。宽带接入网既涉及有源设备也涉及无源设备且结构相对复杂，接入网质量的好坏与用户体验直接相关。
近年来国内主要通信运营商为更好对接入网能力、质量、体验等进行评价，通过数字化运营等手段结合EMS（Element Management System）、RMS（Remote Monitoring System）、测速、营服等系统数据制定了质差定位、端业匹配、商机挖掘、精准营销、精准建设等分析指标及方法[2-3]，但现有分析方案普遍存在指标评价维度单一、多维数据信息冗余、指标选取主观性强、权重确定均为人工主观选择等问题[4-6]。
针对上述问题，本文提出了一种采用因子分析对宽带接入网进行整体评估的方案。本方案从OLT设备维度对网管、终端、投诉、群障、用户感知等多渠道数据进行归集，基于因子分析算法从多维数据中自动发掘隐藏特征，通过因子含义解释确定保留用户规模、接入质量、承载能力及用户体验4个因子，从用户规模、接入网质量、网络承载能力3个维度对OLT进行画像制定针对性优化策略，并通过用户体验确定处置优先级。
1" 因子分析算法
因子分析是一种用少数起根本作用、相互独立并且易于解释的公共因子来描述整体数据情况的方法。因子分析要用于探索大量变量之间的内在结构和关系，从相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合指标（即公共因子）的多元统计分析方法[7]。这种方法有助于识别影响某一现象或结果的关键因素，为决策制定提供科学依据，广泛应用于市场研究、心理学、教育学等领域。
算法的基本思路是根据相关性大小把输入变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基础结构即公共因子。算法处理过程如图1所示。输入特征经过标准化处理，消除量纲和数量级差异对分析的影响，通过KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和Bartlett的球形度检验评估原始输入特征间的相关性和共变性、检验各输入特征是否独立，以便确定其可用于因子分析。通过最大似然法、主轴迭代法、加权最小二乘法、广义加权最小二乘法、最小残差法、主成分分析等方法提取公共因子[8]，当提取的主成分不止一个时，使用主成分旋转使各主成分所代表的实际意义更容易被解释，常见的有方差最大法、最优斜交旋转、等量最大法等[9]。
2" 基于因子分析的宽带接入网评估
基于因子分析的宽带接入网评估方案，主要思路为将接入网涉及各系统渠道来源的数据以OLT为维度进行统一归集（一般1台OLT为1个或少数几个公众住宅小区提供接入服务），通过因子分析提取该OLT覆盖区域主要的几个关键特征，通过提取的关键特征对该OLT覆盖区域进行整体评价，并基于评估结果提出具体的解决及优化策略。主要环节涉及数据预处理、因子数确定、因子含义解释、输出特征分析及提出针对性优化策略几个关键步骤。
2.1" 数据选取及预处理
选择北方某城市某运营商数据为分析数据，当地该运营商宽带用户70余万户，OLT总数600余台。共采集了号线、接入网综合网管、投诉、群障等8个接入网相关管理系统的26类原始数据，通过用户PPPoE、ONU设备LOID字段作为唯一标识将各类数据归集到对应PON口，通过网管信息将PON口数据进一步归集到OLT。将定性数据数值化并对全部数据进行归一化处理，形成OLT制式、用户数、光衰质差、用户打分等12个原始特征。数据处理流程如图2所示。
对处理后的原始特征分别进行KMO和巴特利特球形度检验[10]，其值为KMO = 0.78、巴特利特球形度检验的值为p＜0.05，输入特征满足进行因子分析的相关要求。
2.2" 因子数量确定
通过主成分分析提取公共因子并使用碎石图对保留公共因子数量进行分析。碎石图展示了因子数量与特征值之间的关系图像，通过观察图像，选取特征值＞1的拐点作为选取的公共因子数。本次分析具体碎石图如图3所示，图中横轴为因子数量，纵轴为与每个因子相关联的特征值。通过因子数量与特征值关系碎石图可以看到因子数量n≥4后图像下降趋势明显平缓，且在因子数量n≥6时特征值＜1。
通过累计贡献率对保留因子数进行进一步分析，理论上保留因子数对应的因子累计贡献率应超过50%，具体如表1所示。可以看到本次分析当因子数n≥3时，累计贡献率＞50%，与前述碎石图分析结合，公共因子数n = 4较为合理。
2.3" 因子含义解释
为使各主成分所代表的实际意义更容易被解释，采用最大方差斜交旋转获得因子数n = 4时的因子载荷矩阵，最大方差斜交旋转结合了斜交旋转和最大方差法的特点，这种方法旨在通过旋转因子载荷矩阵，使得每个因子上的载荷尽可能地向0或1两极分化，同时允许因子之间存在相关性。旋转后结果如表2所示，表中第一列为原始输入特征，基于专家经验及因子与原始输入特征的关系，对公共因子含义进行解释。可以看到第一个因子主要与宽带、IPTV、语音用户数相关性较强故将该因子命名为用户规模，第二个因子主要与光衰质差、ONU收光功率相关性较强故将该因子命名为接入质量。依此类推，将4个保留公共因子分别解释为用户规模、接入质量、承载能力及用户体验。
另一方面，为避免公共因子遗漏或冗余，对保留3个公共因子及保留5个公共因子情况下因子含义进行了尝试性解释。当因子数n = 3时因子可解释为用户规模、接入质量及承载能力。当因子数n = 5时因子可解释为用户规模、接入质量、承载能力、用户满意度及用户投诉。可以发现，当保留3个因子时遗漏用户体验这个较为重要的评价维度，当保留5个因子时用户满意度及用户投诉均可以概括为用户体验，从因子解释的维度佐证了保留4个公共因子是一种较好的选择。
为了使输出特征与该特征代表的优劣程度呈正相关，对接入质量与用户体验两个因子载荷的值进行了取反处理。为了将输出特征更好的区分出档次，对载荷矩阵各列进行了标准化处理。
2.4" 输出特征
将处理后的因子载荷矩阵作为输入与输出之间的变换矩阵既权重矩阵，输出其中xi为输入向量、ω为变换矩阵，输出特征分布图如图4所示。四个输出特征在一倍标准差范围内均包含了超过2/3的样本，故以正负1倍标准差为界，对输出特征进行较为简单的好、中、差分级，将输出值≤-1定义为差、将-1＜输出值≤1定义为中、将1＜输出值定义为好。采用基于分布的评级可减少人工设定阈值对评价标准的影响。
2.5" 针对性优化策略
为更好进行决策，重点对运营商可以控制的用户规模、接入网质量、网络承载能力3个输出特征进行分析。通过气泡图进行可视化展示展示，具体如图5所示，图中横轴为用户规模、纵轴为接入质量、气泡直径表示网络承载能力。对于3类特征形成的27种评价组合，可分别制定OLT针对性优化策略。部分典型策略如表3所示，如对于用户规模、接入质量、承载能力均差的OLT，可采用老旧OLT退网、用户割接至10GPON设备；对于用户规模大、接入质量较好、但承载能力差的OLT，可以选择向10GPON设备升级或进行分光器分裂；对于用户规模较差，但接入质量、承载能力好的OLT，加强对该OLT覆盖区域精准营销。用户体验输出特征可作为整治优先级的确定基础。
3" 结果验证
基于针对性优化策略在该实验城市进行整治优化验证，在观察周期内共对73个OLT及其覆盖区域进行针对性优化，经优化试点区域宽带用户规模增长3.23%、用户质差率降低12.31%、满意度得分提升5.04%。
4" 结" 论
本文提出了一种基于因子分析的宽带接入网评估方案，实现对OLT关键画像特征的自动挖掘。将宽带接入网相关的号线、网管、投诉、群障、端业匹配、光衰等原始特征，通过因子分析及特征解释自动获得用户规模、接入质量、承载能力、用户体验4类关键输出特征，基于输出特征对OLT进行画像并根据画像结果提出针对性改善策略。本方案为通信运营商实现网络质量自动评估、提升宽带接入网质量、改善用户体验提供了参考。
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作者简介：车维崧（1990—），男，汉族，北京人，工程师，硕士，研究方向：宽带政企接入网络规划；白文其（1977—），男，满族，北京人，高级工程师，学士，研究方向：传输及宽带网络技术；罗远源（1983—），男，汉族，广西北海人，高级工程师，学士，研究方向：宽带政企接入网络技术。
