服务效能感知数据集

服务效能感知数据集主要面向服务系统在线诊断优化难的问题，研究提出服务效能的实时感知技术，提出服务效能异常的判别标准、识别技术和类型化方法；以此为基础，针对不同的服务效能异常提出基于解析模型的诊断方法和数据驱动的诊断方法；最后，基于服务系统参与主体的异质性特征开发差异化的调优策略，开展调优策略实施效果的计算实验评估和持续反馈优化。本数据集主要应用于服务效能实时感知这一研究任务，主要包括初始的提问信息、答复信息，还包括课题组依据研究需求进一步加工、分析后的数据。涵盖了某电信运营商在指定区域、指定时间段内脱敏后基站实际运行情况数据，数据量160MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集面向服务系统在线诊断优化难题，提出服务效能实时感知技术，涵盖异常判别标准、识别方法与类型化技术，以及基于解析模型和数据驱动的诊断策略，并开发差异化调优方案。数据包含初始提问与答复信息及加工分析结果，来源于某电信运营商脱敏后的基站实际运行数据，数据量约160MB。