一种基于数据驱动的质差根因推理方法及系统

本发明实施例通过实时采集数字环境数据，结合基于机器学习用户网络体验感知模型，能够更准确地量化和评估用户在不同应用下的真实网络体验，而不仅仅依赖于网络层指标，实现先于用户报障的网络质量主动感知；依据根因知识库和证据链推理，精准定位质差根因，提升故障排查效率并降低人工依赖；通过快速、准确地定位质差根因，可以帮助运营商和服务提供商更有效地进行网络优化和故障处理，从而提升运维效率，降低用户投诉率，实现运维效率与满意度的协同跃升。