本发明属于电子通信技术领域，涉及一种基于微信公众号的手机上网网络感知质量评测方法。
背景技术：
随着4g用户规模的扩大，4g业务投诉量也同步增长，同时，4g客户手机上网网络质量成为各大运营商关注的重点，而要真实反映出客户手机上网网络质量的方法无外乎以下几点：
方法一：安排海量专业优化测试工程师利用专业测试软件，对区域进行定点和拉网测试，测试工作量大且成本较高；
方法二：利用终端app网络众测软件，进行推广，邀请普通用户参加到网络测试中，但是这种方法需要用户安装app，且消耗的流量较大，用户容易排斥；
以上两种方法，都存在缺点和不便。方法一，测试工作量大且成本较高。方法二，需要用户安装app，且消耗的流量较大，用户容易排斥。
加之上述两种方法均存在成本高、推广难、易排斥、效率低的问题，影响实际工作进展。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种基于微信公众号的手机上网网络感知质量评测方法，解决了现有技术中存在的需要用户安装app用户容易排斥以及测试工作量大的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种基于微信公众号的手机上网网络感知质量评测方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，建立微信公众号平台，并申请开放微信jsapi接口，完成微信公众号平台与微信的对接工作；
步骤2，经步骤1与微信实现对接的微信公众号平台下发红包任务，红包任务包括红包领取、网页任务和视频业务任务，微信公众号平台粉丝点击红包任务领取红包的同时触发网页任务和视频业务任务；
步骤3，在粉丝点击红包任务领取红包并触发网页任务和视频业务任务的同时，通过调用微信jsapi接口获取用户的基础信息，包括：微信id、昵称、经纬度、网络制式；
步骤4，在粉丝点击红包任务领取红包并触发网页任务和视频业务任务的同时，调用微信自带浏览器完成红包任务中的网页和视频业务的任务；
步骤5，通过步骤4调用微信自带浏览器完成网页业务的任务，计算网页加载时延；
步骤6，通过步骤4调用微信自带浏览器完成视频业务的任务，计算视频首播时延、卡顿次数以及下载速率；
步骤7，通过步骤5和步骤6分别对获取到的网页和视频业务指标依据各自的评分标准及算法进行网页和视频业务质量打分；
步骤8，通过步骤7计算得出用户网页和视频业务的业务质量打分，然后通过定义的qoe感知算法，计算得出用户的qoe指标。
步骤5中的网页加载时延定义为用户发起web请求的90％资源的加载时延，将该时延定义为网页90％加载时延，具体算法如下：
单条会话的网页90％加载时延＝c点时间戳wap响应最后一个报文(time)—a点时间戳wap请求的第一个报文(time)。
步骤6采用监听video控件的初始化到视频开始的时间差，video控件播放过程中进度异常记录为卡顿，异常次数差为卡顿次数，视频的首播时延、卡顿次数、视频下载速率的具体算法如下：
视频业务首播时延＝视频开始播放时间戳(time2)-视频点击播放时间戳(time1)；
视频业务卡顿次数＝视频播放进度异常次数；
视频业务下载速率(kbps)＝单次视频业务大小(kb)/单次视频缓冲时延(s)；
其中，单次视频缓冲时延为该次视频缓冲完成所用的时间。
步骤7中的网页业务质量打分标准如下：
网页90％时延，满分100分，加载时延3000ms以下为满分，加载时延每增大100ms，减1分，减完为止；
网页加载成功率，满分100分，加载成功率100％得满分，100％以下0分；
则：网页业务质量得分＝网页90％时延得分*0.6+网页加载成功率得分*0.4；
步骤7中的视频业务质量打分标准如下：
视频业务下载速率，满分100分，下载速率1mb/s为满分，速率每降低100kbps，减1分，减完为止；
视频业务首播时延，满分100分，首播时延2000ms为满分，每增加100ms，减1分；
视频业务卡顿次数，满分100分，30秒内卡顿1次为满分，每增加1次，减4分；
视频业务质量得分＝首播时延得分*0.3+下载速率得分*0.4+卡顿次数得分*0.3。
步骤8中用户上网qoe指标计算方法如下：
用户上网qoe指标＝网页业务质量得分*0.4+视频业务质量得分*0.6。
步骤8中，qoe评价标准：【80,100】优秀，【60,79】好，【40,59】一般，【20,39】较差，【0,19】非常差。
还包括将步骤8计算得出的用户qoe感知指标，结合步骤3获取到的用户基础信息，通过地图化进行可视化呈现，并通过热力图渲染技术，对用户上网质量进行可视化展示。
本发明的有益效果是：
1.工作模式转变：将传统的测试人员被动测试，转变为用户参与的主动测试，采用有偿测试，提高用户主动参与的热情，发挥该方法的最大价值。
2.工作效率提升：传统测试方法主要依靠测试人员到达测试现场进行测试，测试工作费时费力，而且每一个测试人员1天只能完成5个左右的测试点，下发1次100个测试点，需要4个测试人员耗费1周时间才能完成，但是使用该方法，如果有1000个用户，其中有10％的用户参与测试，只需要1-2天的时间，即可完成100个点的测试任务。
3.采用微信公众号测试的方法，及省去安装app的不便，又达到了网络监测的目的。
4.后端可根据用户测试点感知指标通过地图化呈现，将所有用户的测试数据进行可视化呈现，将问题聚焦，使得更清晰明了的呈现问题点。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
一种基于微信公众号的手机上网网络感知质量评测方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，建立微信公众号平台，并申请开放微信jsapi接口，完成微信公众号平台与微信的对接工作；
步骤2，经步骤1与微信实现对接的微信公众号平台下发红包任务，红包任务包括红包领取、网页任务和视频业务任务，微信公众号平台粉丝点击红包任务领取红包的同时触发网页任务和视频业务任务；
步骤3，在粉丝点击红包任务领取红包并触发网页任务和视频业务任务的同时，通过调用微信jsapi接口获取用户的基础信息，包括：微信id、昵称、经纬度、网络制式；
步骤4，在粉丝点击红包任务领取红包并触发网页任务和视频业务任务的同时，调用微信自带浏览器完成红包任务中的网页和视频业务的任务；
步骤5，通过步骤4调用微信自带浏览器完成网页业务的任务，计算网页加载时延；网页加载时延定义为用户发起web请求的90％资源的加载时延，将该时延定义为网页90％加载时延，具体算法如下：
单条会话的网页90％加载时延＝c点时间戳wap响应最后一个报文(time)-a点时间戳wap请求的第一个报文(time)；
步骤6，通过步骤4调用微信自带浏览器完成视频业务的任务，计算视频首播时延、卡顿次数以及下载速率；采用监听video控件的初始化到视频开始的时间差，video控件播放过程中进度异常记录为卡顿，异常次数差为卡顿次数，视频的首播时延、卡顿次数、视频下载速率的具体算法如下：
视频业务首播时延＝视频开始播放时间戳(time2)-视频点击播放时间戳(time1)；
视频业务卡顿次数＝视频播放进度异常次数；
视频业务下载速率(kbps)＝单次视频业务大小(kb)/单次视频缓冲时延(s)；
其中，单次视频缓冲时延为该次视频缓冲完成所用的时间；
步骤7，通过步骤5和步骤6分别对获取到的网页和视频业务指标依据各自的评分标准及算法进行网页和视频业务质量打分；
其中，网页业务质量打分标准如下：
网页90％时延，满分100分，加载时延3000ms以下为满分，加载时延每增大100ms，减1分，减完为止；
网页加载成功率，满分100分，加载成功率100％得满分，100％以下0分；
则：网页业务质量得分＝网页90％时延得分*0.6+网页加载成功率得分*0.4；
视频业务质量打分标准如下：
视频业务下载速率，满分100分，下载速率1mb/s为满分，速率每降低100kbps，减1分，减完为止；
视频业务首播时延，满分100分，首播时延2000ms为满分，每增加100ms，减1分；
视频业务卡顿次数，满分100分，30秒内卡顿1次为满分，每增加1次，减4分；
视频业务质量得分＝首播时延得分*0.3+下载速率得分*0.4+卡顿次数得分*0.3；
步骤8，通过步骤7计算得出用户网页和视频业务的业务质量打分，然
后通过定义的qoe感知算法，计算得出用户的qoe指标；用户上网
qoe指标计算方法如下：
用户上网qoe指标＝网页业务质量得分*0.4+视频业务质量得分*0.6；
qoe评价标准：【80,100】优秀，【60,79】好，【40,59】一般，【20,39】较差，【0,19】非常差。
还包括将步骤8计算得出的用户qoe感知指标，结合步骤3获取到的用户基础信息，通过地图化进行可视化呈现，并通过热力图渲染技术，对用户上网质量进行可视化展示。
对用户上网质量进行可视化展示，可以包括多维度场景分析具体为：可基于qoe、视频和网页指标，从竞对、场景和区县等维度进行多维度的上网质量对比分析，不但能够实时输出质量得分，而且可以进行各维度的排名，输出质优和质差，提升了问题发现的及时率和人工分析的不便性；以及根据用户测试数据和用户登录质量数据，通过qoe感知评测标准，计算所有用户的qoe指标，最终将用户测试经纬度信息与系统后台地图界面结合，将所有用户的测试qoe指标分任务、场景、运营商、网络制式等维度进行分类分项的可视化展示，使得效果更加立体直接。