一种识别热点小区的方法和装置与流程

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种识别热点小区的方法和装置。

背景技术：

在通信技术领域，手机等通信设备往往需要通过基站实现通信功能。在蜂窝移动通信系统中，一个基站或基站的一部分所覆盖的区域被称为小区，在小区内移动台可以通过无线信道可靠地与基站进行通信。热度较高的小区可称为热点小区，热点小区的可分配资源较少，位于热点小区内的通信设备的通信功能往往会受到影响。

现有技术中，往往需要采用人工的方式预测小区的热度以及小区热度较高的热点时段，并在热点时段对小区进行持续关注，以便在小区热度过高时采取处理措施。上述现有技术识别热点小区的准确性受到人为判断的主观因素影响，识别准确性较低，且人力成本投入较高。

如何提高识别热点小区的准确性，是本申请所要解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例的目的是提供一种识别热点小区的方法和装置，用以解决识别热点小区准确性低的问题。

第一方面，提供了一种识别热点小区的方法，包括：

获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率；

根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值；

当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。

第二方面，提供了一种识别热点小区的装置，包括：

获取模块，获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率；

第一确定模块，根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值；

第二确定模块，当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。

在本申请实施例中，通过获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率；根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值；当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。由于本方案中的热度参数与目标小区实际可分配资源密切相关，因此，根据目标小区的热度参数确定的热度值能体现出目标小区可分配资源的状况，进而体现出小区内的通讯设备的通讯质量。本方案将热度值满足预设热度标准的目标小区确定为热点小区，识别热点小区的准确性高，人工成本低，识别效率高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明的一种识别热点小区的方法流程示意图之一；

图2是本发明的一种识别热点小区的方法流程示意图之二；

图3a是本发明的一种识别热点小区的方法流程示意图之三；

图3b是用户波动率区间数据直方图；

图3c是基于图3b的分位数-分位数图；

图4是本发明的一种识别热点小区的方法流程示意图之四；

图5是本发明的一种识别热点小区的方法流程示意图之五；

图6是本申请的一种识别热点小区的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本申请中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。

现有技术中识别热点小区的方法通常包括：预先设定可能出现业务热点的区域和小区，在这些小区可能成为热点小区的热点时间内人为持续关注，并在热点时间之后回溯统计。现有的方法通常需要投入较高的人力成本，需要人为预判可能出现业务热点的小区，并且在一段时间内持续关注这些小区，才能对热点小区及时管控。可见现有技术中局限性大，热点小区的判断受到主观因素影响，人力成本投入高。而且，对于受突发事件影响而形成的热点小区，现有技术往往无法准确预测，识别到热点小区时，该热点小区的通讯功能已经受到影响，用户体验不佳。

针对现有技术中存在的问题，本申请提供一种识别热点小区的方法，如图1所示，包括：

s11：获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率。

具体的，可以每隔预设时间周期获取一次目标小区的热度参数。其中，热度参数可以包括至少一种与目标小区通信功能相关的参数。

上述用户量具体可以为通过目标小区进行通信的通信终端的数量，该通信终端具体可以为手机、平板电脑等电子设备。具体的，可以根据xdr记录获取上述用户量，xdr(xdatarecording)是由呼叫数据记录(calldatarecording，cdr)演变而来的概念。cdr是传统通信网中对通话过程中网络关键信息的记录。xdr是cdr概念的扩展，泛指对移动网络、承载网络中数据流量的关键信息记录，即流量日志。以用户会话为单位，一个会话形成一条xdr记录。

上述资源利用率具体可以包括通信终端通过目标小区进行通信时占用的资源的利用率，也可以包括目标小区用于提供通信功能的硬件设备的资源你利用率。具体可以通过监测目标小区资源的方式获取资源的利用率。

上述预设时段内的用户波动率可以指用户数量的波动率，即预设时段内通过目标小区进行通信的用户的波动率。具体可以通过监听器对目标小区的用户数量进行监听，通常情况下，目标小区的用户波动率会随着时间规律性波动，如：白天用户量增长，夜晚用户量下降等。当目标小区周围发生使人员聚集的突发事件时，目标小区的用户数量往往会激增，即目标小区的用户波动率较大。在这种情况下，目标小区的用户数量有可能在随后的一段时间内继续增长，目标小区的可分配资源也会随着用户数量的增长而下降。因此，用户波动率能一定程度对未来一段时间内目标小区的用户数量实现预测，当用户的波动率出现明显变化时，可以对目标小区采取相应的防范对策，以保证目标小区内的用户的通信稳定性。

具体的，可以利用监听器持续监听目标小区的用户数量，每隔预设时间周期对当前周期内的用户数量进行统计，生成预设时段内的用户波动率。例如，预设时间周围为15分钟，监听器持续监听目标小区的用户数量，在12:00时刻根据从11:45开始到12:00截止这一时间段内的用户数量计算这15分钟内的用户波动率。

s12：根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值。

其中，预设热点标准可以根据目标小区的实际位置、用户数量等人为设定，也可以由终端根据目标小区的相关数据采集结果自动生成。该预设热点标准可以是固定的标准，也可以根据时间、人口数量等因素变化。、

较优的，根据同一时刻的热度参数确定目标小区在该时刻的热度值。例如，在12:00时刻，根据该时刻测量或计算得到的用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率计算该时刻的热度值。其中，预设时段内的用户波动率具体可以指截止到12:00时刻之前的预设时段内用户数量的波动率。

其中，确定的目标小区的热度值可以是具体数值，也可以是如“a级”、“b级”、“c级”等热度等级。

s13：当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。

预设热度值标准可以是人为预先设定的数值，也可以由终端根据采集到的大数据自动生成。该预设热度值可以是固定值也可以是根据时间、用户数量等因素变化的动态值。该预设热度值标准可以包括至少一个与热度参数对应的标准。例如，当用户量超过预设用户量时，确定目标小区为热点小区。或者，当资源利用率超过预设资源利用率时，确定目标小区为热点小区。

当目标小区的用户参数包括多项时，预设热度值标准可以包括对多项用户参数设定的优先级。例如，当用户量超过预设用户量时，无论资源利用率是否超过预设资源利用率，都确定目标小区为热点小区。或者，当用户量未超过预设用户量时，无论资源利用率是否超过预设资源利用率，都确定目标小区非热点小区。对于多项用户参数的优先级可以通过人为设定，也可以由终端根据大数据统计结果自动生成。

当目标小区的用户参数包括多项时，预设热度值标准也可以包括：当用户量超过预设用户量，且资源利用率超过预设资源利用率时，确定目标小区为热点小区。或者，当用户量超过预设用户量，或资源利用率超过预设资源利用率时，确定目标小区为热点小区。

由于本方案中的热度参数与目标小区实际可分配资源密切相关，因此，根据目标小区的热度参数确定的热度值能体现出目标小区可分配资源的状况，进而体现出小区内的通讯设备的通讯质量。本方案将热度值满足预设热度标准的目标小区确定为热点小区，识别热点小区的准确性高，人工成本低，识别效率高。

较优的，当所述热度参数包括多项时，上述步骤s12，包括：

根据预设热点标准、多项所述热度参数和所述多项所述热度参数分别对应的预设热度参数权重确定所述目标小区的热度值。

本实施例中多项热度参数包括用户量、资源利用率以及预设时段内的用户波动率。实际上，热度参数也可以包括其他类型的与目标小区相关的参数。相应的，所述预设热点标准可以包括预设用户量热点标准、预设用户波动率热点标准和预设资源利用率热点标准。

其中，所述根据预设热点标准、所述热度参数和预设热度参数权重计算所述目标小区的热度值，可以包括：

根据所述目标小区的用户量和所述预设用户量热点标准，计算所述目标小区的用户量热度值；

根据所述目标小区的资源利用率和所述预设资源利用率热点标准，计算所述目标小区的资源利用率热度值；

根据所述目标小区的预设时段内的用户波动率和所述预设用户波动率热点标准，计算所述目标小区的用户波动率热度值；

根据预设热度参数权重、对所述用户量热度值、所述资源利用率热度值和所述用户波动率热度值执行加权计算，得到所述目标小区的热度值。

具体的，多项所述热度参数分别对应的预设热度参数权重的总和可以为1。例如，资源利用率对应的预设热度参数权重为50％，用户量对应的预设热度参数权重为30％，用户波动率对应的预设热度参数权重为20％。

将计算得到的资源利用率热度值、用户量热度值、用户波动率热度值分别与对应的权重相乘后将三项乘积相加即可得到目标小区的热度值。

预设热点标准具体可以包括预设热点参数。例如，预设热点标准包括预设用户量热点标准k1、预设用户波动率热点标准k2和预设资源利用率热点标准k3。根据预设热点标准，先根据目标小区的用户量、资源利用率以及用户波动率分别确定用户量热度值、资源利用率热度值以及用户波动率热度值。

例如，目标小区的用户量大于预设用户量热点标准k1，则确定用户量热度值为“1”；目标小区的用户波动率小于预设用户波动率热点标准k2，则确定用户波动率热度值为“0”；目标小区的资源利用率大于预设资源利用率热点标准k3，则确定资源利用率热度值为“1”。

随后，根据多项所述热度参数分别对应的预设热度参数权重计算目标小区的热度值。假设资源利用率对应的预设热度参数权重为50％，用户量对应的预设热度参数权重为30％，用户波动率对应的预设热度参数权重为20％。则经过加权计算，目标小区的热度值为0.8。预设热度值标准可以为“大于或等于0.5”，由于目标小区的热度值满足预设热度值标准，因此可以确定目标小区是热点小区。

较优的，在步骤s12之前，可以通过以下方法确定预设用户量热点标准。如图2所示，本申请提供的方法还包括：

s1011：在第一预设采集时段内，采集所述目标小区中预设容量的数据包的传输速率；

s1012：根据所述目标小区的地理位置确定所述目标小区的场景属性；

s1013：根据所述传输速率和所述场景属性，确定所述目标小区在所述第一预设采集时段内的所述预设用户量热点标准。

实际应用中，业务质量与业务速率密切相关，本方案通过用户感知异常的低速率告警与用户数的匹配关系，计算出用户数最低门限，进而了解影响业务质量热点的用户数量。

用户感知异常的低速率告警生成方法包括：将业务数据包分为5组，每组业务数据包的容量分别为0-10k、10-50k、50-100k、100-500k、>500k。分别对各组业务数据包的速率进行全量历史数据采集和大数据学习，再结合实际现场测试和历史用户投诉情况，统计分析得到可能影响业务感知的业务数据包速率预警值。进一步的，基于该速率预警值以及目标小区的地理位置设定动态预警门限。其中，目标小区的地理位置可以为高速、商业区、医院、机场等。随后，在应用过程中一旦通信功能受到影响、业务数据包传输速率过低触发到上述动态预警门限，则会触发低速告警。此时，通过检测告警时的目标小区的用户量，即可得到目标小区的预设用户量热点标准。

例如，当目标小区的用户量为5000时触发了低速告警，此时目标小区的业务数据包传输速率较低，目标小区内的用户通信质量受到影响。通过以上方法，得到的目标小区的预设用户量热点标准可以为“大于或等于5000”。在实际应用过程中，在目标小区的热度参数仅包括用户量时，当用户量大于或等于5000时符合预设用户量热点标准，可以确定目标小区是热点小区。

本申请提供的上述方案能根据目标小区实际业务能力以及地理位置确定适应于目标小区的预设用户量热点标准，以便随后根据预设用户量热点标准判断目标小区是否是热点小区。

较优的，在步骤s12之前，可以通过以下方法确定预设用户波动率热点标准。如图3a所示，本申请提供的方法还包括：

s1021：在第二预设采集时段内，采集所述目标小区中目标用户的数量波动率，其中，所述目标用户包括：在所述第二预设采集时段内，在所述目标小区传输数据总量大于或等于预设数据量的用户；

s1022：根据所述目标用户的数量波动率确定所述目标小区在所述第二预设采集时段内的预设用户波动率热点标准。

实际上，目标小区中的用户量通常在一个区间内波动，用户量的波动情况往往与时间、事件等因素有关。本申请通过以下方式确定适应于目标小区的用户波动率点标准。

在样本区域内选取若干样本小区，在预设的采集时段内，采集各个样本小区各时段xdr话单的目标用户数波动率。其中，目标用户可以包括用户流量大于预设基本流量值，而且与上一采集时段相比波动率在预设范围内的用户。其中，预设基本流量值可以为20m，该预设基本流量值能排除小流量用户的行为对整体数据模型造成的干扰。

具体的，对全省各目标小区各时段xdr话单接入同期同时段同网元的用户数波动率，可以发现与上一采集时段相比目标用户数量的历史波动率区间数据直方图趋近成钟形，如图3b所示。经过k-s验证以及图3c示出的相应标准分位数-分位数图(q-q图)，可以确定上述采集样本符合正态分布。

基于正态分布公式(1.1)，对样本数据的中心值和标准差进行计算：

经过计算，样本的中心值(μ)＝0.00625，标准差(σ)＝0.36。

根据正态分布性质，得到3个波动率门限取值：

①横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949％。

②横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974％。

③横轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020％。

本方案根据②横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的数据确定预设用户波动率热点标准。该横轴区间(0.7183，-0.7058)内的面积为95.449974％。最终确定预设用户波动率热点标准为大于71.83％，在目标小区的热度参数仅包括用户波动率时，当用户波动率大于71.83％时，可以确定目标小区为热点小区。

另外，对于不同位置的小区确定的用户波动率热点标准可以不同。由于不同时段内用户量波动情况往往不同，因此，对于目标小区一天中各个时段确定的用户波动率热点标准也可以不同。

本申请提供的上述方案能基于检测目标小区得到的样本数据确定适应于目标小区的预设用户波动率热点标准，以便随后根据预设用户波动率热点标准判断目标小区是否是热点小区。

较优的，在步骤s12之前，可以通过以下方法确定预设资源利用率热点标准。如图4所示，本申请提供的方法还包括：

s1031：在第三预设采集时段内，采集所述目标小区的资源利用率；

s1032：根据所述目标小区的所述资源利用率，确定所述目标小区的预设资源利用率热点标准。

所述目标小区的资源利用率可以包括至少一项与目标小区的业务能力相关的资源的利用率。

本方案可以通过用户感知异常的低速率告警与目标小区的资源利用率的匹配关系，计算出资源利用率告警门限。具体的，采集目标小区在第三预设采集时段内的资源利用率数据，并进行大数据学习分析统计。同时，还可以结合实际现场测试和历史用户投诉情况，统计分析得到可能影响业务感知的资源利用率告警门限值。

进一步的，基于该资源利用率告警门限值以及目标小区的地理位置设定动态资源利用率告警门限值。其中，目标小区的地理位置可以为高速、商业区、医院、机场等。随后，在应用过程中一旦通信功能受到影响、资源利用率过高触发到上述资源利用率告警门限值。此时，通过检测告警时的目标小区的资源利用率即可得到目标小区的预设资源利用率热点标准。

例如，当目标小区的资源利用率达到45％时触发了上述告警，此时目标小区的业务数据包传输速率较低，目标小区内的用户通信质量受到影响。通过以上方法，得到的目标小区的预设资源利用率热点标准可以为“大于或等于45％”。在实际应用过程中，在目标小区的热度参数仅包括资源利用率时，当资源利用率大于或等于45％时符合预设资源利用率热点标准，可以确定目标小区是热点小区。

在本实施例中，资源利用率告警门限值为45％。在实际应用过程中，该资源利用率告警门限值可以根据目标小区实际情况调整。较优的，该资源利用率告警门限值可以为40％～50％。

本申请提供的上述方案能基于检测目标小区得到的样本数据确定适应于目标小区的预设资源利用率热点标准，以便随后根据预设资源利用率热点标准判断目标小区是否是热点小区。

较优的，所述目标小区的资源利用率包括所述目标小区的上行物理层时频资源(physicalresourceblock，prb)利用率和所述目标小区的下行物理层时频资源prb利用率；

上述步骤s1031，包括：

在所述第三预设采集时段内，采集所述目标小区的上行物理层时频资源prb利用率和所述目标小区的下行物理层时频资源prb利用率；

上述步骤s1032，包括：

根据所述目标小区的所述上行物理层时频资源prb利用率，确定所述目标小区的预设上行物理层时频资源prb利用率热点标准；

根据所述目标小区的所述下行物理层时频资源prb利用率，确定所述目标小区的预设下行物理层时频资源prb利用率热点标准。

实际应用中，小区prb利用率达到40％～50％时，终端往往会通过资源调度和拥塞控制结合进行资源分配，随着prb利用率的上升，可分配资源减少，用户感知会逐步受到影响。

本申请提供的上述方案能基于检测目标小区得到的样本数据确定适应于目标小区的预设资源利用率热点标准，预设资源利用率热点标准包括预设上行物理层时频资源prb利用率热点标准和预设下行物理层时频资源prb利用率热点标准，以便随后根据上述预设资源利用率热点标准判断目标小区是否是热点小区。

较优的，在确定所述目标小区为热点小区之后，还包括：

s14：获取多个确定的热点小区；

s15：将间隔距离小于第一预设距离的多个热点小区的信号覆盖区域确定为热点区域。

识别热点小区后，还可以将多个热点小区信号覆盖范围有效关联成面形成热点区域，能直观地展现热点区域，以便有针对性的开展保障工作。

在通过上述方案识别出热点小区后，根据热点小区地理位置经纬度，搜索间隔距离小于第一预设距离的多个热点小区。随后，可以将搜索到的热点小区的信号覆盖范围确定为热点区域。

进一步的，还可以采用以下方式合并热点小区形成热点区域。根据目标小区的地理位置，判断与目标小区同跟踪区编码(trackingareacode，tac)区的距离最近的8个小区是否有热点小区。其中，跟踪区(trackingarea，ta)是lte系统为ue的位置管理新设立的概念，通常情况下一个tac下挂30～50站点。经过上述判断，在与目标小区同tac区的距离最近的8个小区中有热点小区时，对同tac区的热点小区进行波纹式关联，得到包含至少3个热点小区的热点区域。

另外，在实际应用过程中，可逐一算出tac区内所有热点小区的组合，并对存在部分交叠的不同热点小区组合进行合并，得到热点区域。

本提案匹配8个最近距离小区和tac区的设定，能够减轻系统算量缩短热点呈现时延，通过将热点连接成面形成有效热点区域。另外，在确定热点区域之后，还可以根据热点区域内每个热点小区的热度值，基于热点小区的面积、权重等参数计算热点区域的整体热度值。

在本实施例中，针对热点小区的地理位置，以物理站址计算，共站小区视为同一小区，拉远小区视为不同小区。

较优的，如图5所示，上述步骤s15，包括：

s151：将距离目标小区不超过第二预设距离的热点小区确定为关联热点小区；

s152：根据所述关联热点小区与目标小区之间的距离值，对所述关联热点小区降序排列，生成关联热点小区列表；

s153：将所述关联热点小区列表中前第一预设数量的关联热点小区和所述目标小区确定为热点小区组；

s154：将所述热点小区组中热点小区信号覆盖区域确定为第一热点区域。

在本实施例中，首先搜索距离目标小区不超过第二预设距离的热点小区，将搜索到的热点小区确定为与目标小区相关联的关联热点小区。随后，基于关联热点小区与目标小区之间的距离值对这些关联热点小区进行排序。较优的，由近至远对关联小区进行排序，得到关联热点小区列表。

随后，可以根据实际需求确定预设数量，将上述关联热点小区列表中前第一预设数量的关联热点小区和所述目标小区确定为热点小区组。其中，预设数量可以根据目标小区信号覆盖范围确定，对于信号覆盖范围较大的目标小区，确定的预设数量可以较多，对于信号覆盖范围较小的目标小区，确定的预设数量可以较少。

确定热点小区组之后，将热点小区组中热点小区信号覆盖区域确定为第一热点区域。确定的第一热点区域中，每个关联热点小区距离目标小区的地理距离较近，位于目标小区信号覆盖范围内的终端用户很可能移动至关联热点小区信号覆盖范围内。本申请提供的方案能将目标小区与关联热点小区信号覆盖范围确定为热点区域，有助于对多个地理距离较近的热点小区进行统一管理。

较优的，在上述步骤s154之后，所述方法还包括：

当所述第一热点区域中存在第二预设数量的热点小区的信号覆盖区域属于第二热点区域时，将所述第一热点区域中热点小区信号覆盖区域和所述第二热点区域中热点小区信号覆盖区域合并为第三热点区域。

通过上述方法可以根据多个热点小区确定热点区域，在确定多个热点区域之后，为了便于统一管理可以将多个热点区域进一步合并。例如，第二预设数量为2。第一热点区域中的热点小区为“热点小区m1”、“热点小区m2”、“热点小区m3”。第二热点区域中热点小区为“热点小区m2”、“热点小区m3”、“热点小区m4”。由于第一热点区域中存在“热点小区m2”、“热点小区m3”这两个热点小区同属于第二热点小区，因此可以将第一热点区域与第二热点区域合并为第三热点区域。

进一步，还可以根据不同热点区域中相同热点小区数量占比对不同热点区域进行合并。例如，当第一热点区域中存在50％以上数量的热点小区属于第二热点区域，且，第二热点区域中存在50％以上数量的热点小区属于第一热点区域时，将第一热点区域与第二热点区域合并为第三热点区域。

假设第一热点区域中的热点小区为“热点小区m1”、“热点小区m2”、“热点小区m3”。第二热点区域中热点小区为“热点小区m2”、“热点小区m3”、“热点小区m4”。由于第一热点区域中共有3个热点小区，其中有2个热点小区属于第二热点区域，且，第二热点区域共有3个热点小区，其中有2个热点小区属于第一热点区域。因此符合上述“第一热点区域中存在50％以上数量的热点小区属于第二热点区域，且，第二热点区域中存在50％以上数量的热点小区属于第一热点区域”条件，可以将第一热点区域与第二热点区域合并为第三热点区域。

合并得到的第三热点区域可以包括“热点小区m1”、“热点小区m2”、“热点小区m3”和“热点小区m4”。

进一步的，通过对目标小区热度参数的监测，可以得到目标小区热度参数历史数据。基于目标小区的热度参数历史数据，还可以对目标小区的热度属性进行判断。

例如，如果目标小区在每天8：00～10：00为热点小区，则可以确定目标小区为日常热点小区。日常热点小区信号覆盖范围可以包括商场、医院、车站等人员密集场所。如果目标小区通常为非热点小区，偶然有1～2天成为了热点小区，则可以确定目标小区为突发热点小区。突发热点小区往往是由突发事件造成的，如在高考期间高考考点所在的小区往往为热点小区，其他时间内为非热点小区。

通过本申请提供的方案能根据目标小区作为热点小区的时段、频率等参数判断目标小区是日常热点小区或突发热点小区，以便有针对性地执行相应对策，避免目标小区内的终端设备通信质量下降。

针对现有技术存在的上述问题，如图6所示，本申请还提供一种识别热点小区的装置60，包括：

获取模块61，获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率；

第一确定模块62，根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值；

第二确定模块63，当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。

在本申请实施例中，通过获取目标小区的热度参数，所述热度参数包括以下至少一项：用户量、资源利用率、预设时段内的用户波动率；根据预设热点标准和所述热度参数确定所述目标小区的热度值；当所述目标小区的热度值满足预设热度值标准时，确定所述目标小区为热点小区。由于本方案中的热度参数与目标小区实际可分配资源密切相关，因此，根据目标小区的热度参数确定的热度值能体现出目标小区可分配资源的状况，进而体现出小区内的通讯设备的通讯质量。本方案将热度值满足预设热度标准的目标小区确定为热点小区，识别热点小区的准确性高，人工成本低，识别效率高。

优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。