CC BY
6
Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023. N. 2 _ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
СИСТЕМЫ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И СЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
TELECOMMUNICATION SYSTEMS AND NETWORK TECHNOLOGIES
Научная статья УДК 004.051:654.078
https://doi.org/10.24143/2072-9502-2023-2-101-107 EDN PFVICR
Эвристическая оценка качества услуг на примере операторов мобильной связи
Владимир Валерьевич НикулинВиктор Васильевич Афонин
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, Саранск, Республика Мордовия, Россия, nikulinvv@mail.ruш
Аннотация. Предлагается и рассматривается эвристический подход к оценке качества информационных услуг на примере операторов мобильной связи. Характеристики услуг операторов мобильной связи могут быть подразделены на положительные и отрицательные. Первые прямо пропорциональны предпочтительному выбору пользователями мобильной связи, вторые обратно пропорциональны. Например, при прочих равных условиях предпочтение отдается меньшей стоимости за пользование мобильной связью. Существующие характеристики услуг операторов связи отображаются таблично в численном выражении соответствующей размерности. Подобные отчетные таблицы существуют у каждого оператора мобильной связи и они, как правило, доступны в сети Интернет. В связи с этим возникает задача определения более предпочтительного оператора по заданным числовым значениям характеристик услуг. В предлагаемой работе предпринята попытка определить качество мобильной связи на основе статистических показателей и вводимых маркеров качества, определяемых на основе эвристических предположений. Приведением числовых значений характеристик услуг связи к относительным единицам определяется средний арифметический уровень каждой из характеристик услуг мобильной связи. Относительно этого среднего уровня осуществляется назначение обобщенных маркеров, характеризующих качество предоставляемых услуг соответствующих операторов мобильной связи. Упаковка созданных числовых маркеров в контейнер позволяет осуществить ранжирование операторов мобильной связи по величинам маркеров качества. Это позволяет определить, какой из операторов связи будет более предпочтительным для пользователя.
Ключевые слова: качество услуг мобильной связи, кодированные значения характеристик услуг, ранжирование, относительные характеристики услуг, маркеры качества
Для цитирования: Никулин В. В., Афонин В. В. Эвристическая оценка качества услуг на примере операторов мобильной связи // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2. С. 101-107. https://doi.org/10.24143/2072-9502-2023-2-101-107. EDN РБУГСК
© Никулин В. В., Афонин В. В., 2023
ч я
ю
Original article
Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2
ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Системы телекоммуникаций и сетевые технологии
Heuristic assessment of service quality: case of mobile communication operators
Vladimir V. NikulinH, Viktor V. Afonin
National Research Ogarev Mordovia State University, Saransk, Russia, nikulinvv@mail.ruH
Abstract. A heuristic approach is proposed and considered in assessing the quality of information services on the ex-2 ample of mobile operators. The characteristics of the services of mobile operators can be divided into positive and ® negative. The former characteristics are directly proportional to the preferred choice of mobile communication users, and the latter are inversely proportional. For example, ceteris paribus, preference is given to a lower cost for the use ^ of mobile communications. The existing characteristics of the services of telecom operators are displayed in the tables | in numerical terms of the corresponding dimension. Every mobile operator has such reporting spreadsheets, which are S usually available in the Internet. In this regard, there arises a problem of determining a more preferable operator by « given numerical values of the characteristics of services. In the proposed work, there has been made an attempt to de-g termine the quality of mobile communications based on statistical indicators and input quality markers determined on a the basis of heuristic assumptions. Bringing the numerical values of the characteristics of communication services g to relative units determines the arithmetic average level of each of the characteristics of mobile communication ser-g vices. According to this average level, generalized markers are assigned that characterize the quality of the services g provided by the corresponding mobile operators. Packing the generated numeric markers into a container makes it o possible to rank mobile operators by the values of quality markers. It helps to determine which of the telecom operate tors will be more preferable for the user. rn
pq Keywords: quality of mobile communication services, coded values of service characteristics, ranking, relative charm acteristics of services, quality markers «
a For citation: Nikulin V. V., Afonin V. V. Heuristic assessment of service quality: case of mobile communication op-•e
erators. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023;2:101-107. (In Russ.). https://doi.org/10.24143/2072-9502-2023-2-101-107. EDN PFVICR.
И
® Введение автоматизированной оценки качества услуг связи.
>Л Вопросам оценки качества информационных Для этого следует определить некоторые критерии
щ услуг, таких как мобильная или сотовая связь, по- или маркеры, которые рассчитываются с учетом свящается немало работ, в которых предлагаются всех имеющихся числовых данных, характеризу-различные подходы, алгоритмы и методы оценки ющих заданный ряд услуг. Вводимые в рассмотре-качества мобильной/сотовой связи, информацион- ние маркеры качества определяются с учетом ных и коммуникационных технологий [1-4]. Су- уровня средних арифметических значений, рассчи-ществуют также нормативные документы, регла- танных для заданных услуг каждого оператора мо-ментирующие оценку качества той или иной услу- бильной связи, и кодированных значений имею-ги связи. В условиях глобализации информации щихся услуг. многие аспекты оценки качества можно почерпнуть из сети Интернет. Как правило, числовые Материалы и методы
данные предоставленных услуг операторами мо- Для исследований были приняты следующие
бильной связи сводятся в таблицу, в которой стро- условные названия операторов:
ки первого столбца отображают наименование - оператор № 1;
компаний мобильной связи, а названия столбцов - оператор № 2;
соответствуют характеристикам связи. Значитель- - оператор № 3;
ный набор числовых характеристик затруднителен - оператор № 4.
для комплексной визуальной оценки качества Соответственно, традиционные характеристики
услуг того или иного оператора связи пользовате- услуг операторов мобильной связи могут быть
лем, выбирающим для себя оператора мобиль- представлены в виде таблицы (табл. 1) в предпо-
ной/сотовой связи. При этом количество характе- ложении, что операторы связи имеют одинаковые
ристик услуг связи может меняться. В связи с этим характеристики своих услуг. актуальной становится задача программно-
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023. N. 2 ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Telecommunication systems and network technologies
Таблица J Table J
Тестовые услуги мобильных операторов и их обозначение Test services of mobile operators and their designation
Вид услуги Обозначение характеристики услуги
Цена (в месяц), руб. Характеристика 1 (-)
Интернет, ГБ Характеристика 2 (+)
Качество интернета, усл. ед. Характеристика 3 (+)
Сбои при разговоре, % Характеристика 4 (-)
Не пришедшие СМС, % Характеристика 5 (-)
Рейтинг по стоимости тарифов, усл. ед. Характеристика 6 (+)
Скорость интернета, Мбит/с Характеристика 7 (+)
Звонки, мин Характеристика 8 (+)
В табл. 1 символы «+» и «-» условно означают «позитивные» или «негативные» свойства характеристики услуги для пользователя. Например, чем выше цена за подключение к оператору связи, тем его услуги для пользователя будет сначала менее привлекательны. В то же время характеристика услуги «Скорость интернета» принимается положительной, т. к. чем выше скорость интернета, тем
связи является
более
эта характеристика услуги привлекательной для пользователя.
С учетом обозначений в дальнейшем будут рассматриваться и анализироваться данные, представленные в табл. 2, в которую собраны искусственно сформированные значения по информации из широко распространенных интернет-источников.
Таблица 2 Table 2
Тестовые данные услуг операторов мобильной связи Test results of the mobile operators' services
Оператор Обозначения и числовые данные характеристик услуг операторов мобильной связи
1 (-) 2 (+) 3 (+) 4 (-) 5 (-) 6 (+) 7 (+) 8 (+)
Оператор № 1 б50 б0 9 0,7 1,7 б б5 1 500
Оператор № 2 б00 45 7 15,1 0 9 17 900
Оператор № 3 б50 50 10 0,8 2,4 7 14 1 500
Оператор № 4 500 40 S 1,2 1,2 10 б4 б00
в В
V
В
в В
.
V.
H
в
o
p
Как видно из табл. 2, числовые значения различных характеристик значительно отличаются по величине, поэтому целесообразно привести их к относительным значениям. Для этого значение
каждой характеристики услуг каждого оператора поделим на ее максимальное значение. В результате получим данные, приведенные в табл. 3.
Таблица 3 Table 3
Приведенные значения характеристик услуг операторов мобильной связи Given values of the service characteristics of the mobile operators
Оператор Обозначения и числовые данные приведенных характе] жстик услуг
1 (-) 2 (+) 3 (+) 4 (-) 5 (-) 6 (+) 7 (+) 8 (+)
Оператор № 1 1,000000 1,000000 0,900000 0,04б358 0,708333 0,б00000 1,000000 1,000000
Оператор № 2 0,923077 0,750000 0,700000 1,000000 0,000000 0,900000 0,2б1538 0,б00000
Оператор № 3 1,000000 0,833333 1,000000 0,052980 1,000000 0,700000 0,215385 1,000000
Оператор № 4 0,7б9231 0,ббббб7 0,800000 0,079470 0,500000 1,000000 0,984б15 0,400000
Следующий этап решения поставленной задачи будет связан с данными из табл. 3. Вычислим средние арифметические значения Ек каждого
столбца табл. 3. Результат отражен в табл. 4, где также приведены кодированные значения Рк характеристик услуг связи.
я
СО
к ю о >Я О Я л
ч я
ю
а Я
Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2
ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Системы телекоммуникаций и сетевые технологии
Таблица 4 Table 4
Приведенные средние тестовые значения услуг операторов мобильной связи и их кодированные значения
Given mean test values of services of mobile operators and their encoded values
Показатель Приведенные средние числовые данные услуг мобильной связи и их кодированные значения
1 (-) 2 (+) 3 (+) 4 (-) 5 (-) 6 (+) 7 (+) 8 (+)
Средние арифметические значения Ek 0,923077 0,812500 0,850000 0,294702 0,552083 0,800000 0,615385 0,750000
Кодированные значения Pk -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 +1
я
Я
Значения Ek и Р^, k = 1, 2, ..., 8, могут быть представлены в виде числовых одномерных массивов. Характер изменения средних значений тесто-
вых характеристик услуг операторов мобильной связи представлен на рис. 1.
m
и
и я я я
о
•е
<
и
и я я
ч ¡у
и я Я
Рис. 1. Области предпочтительных и менее предпочтительных характеристик услуг операторов мобильной связи Fig. 1. Areas of preferred and less preferred characteristics of mobile operators' services
На рис. 1 линия с маркерами представляет собой график приведенных средних значений характеристик услуг операторов мобильной связи в соответствии с данными из табл. 4.
Результаты экспериментального исследования
На основе данных табл. 1, 3, 4 опишем алгоритм определения метрик качества, с помощью которых ранжируется качество характеристик услуг операторов мобильной связи. Прежде заметим, что количество операторов связи может быть
практически любым (в разумных пределах). Аналогично можно ввести в рассмотрение и дополнительные услуги связи, это не скажется на предлагаемом эвристическом алгоритме, начало которого рассмотрено выше. Реальное ограничение будет связано с конфигурацией и характеристиками компьютера, на котором предполагается программная реализация предлагаемого алгоритма.
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023. N. 2 ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Telecommunication systems and network technologies
Шаги предлагаемого эвристического программного алгоритма.
Шаг 1. Подготовка данных об услугах (о характеристиках) операторов мобильной связи с сохранением в файле.
Шаг 2. Загрузка файла с данными услуг (характеристик) операторов мобильной связи.
Шаг 3. Выделение матрицы числовых данных Ak, наименования строк Ni и столбцов Ck, соответствующих исследуемым операторам и их услугам (характеристикам).
Шаг 4. Преобразование матрицы Aik к приведенным значениям относительно максимальных значений каждого столбца, например к матрице RTVik (англ. relative). В результате в дальнейшем используется матрица с безразмерными значениями соответствующих характеристик, которые по абсолютной величине могут иметь значительный разброс. Значения RTVik могут принадлежать отрезку [0; 1].
Шаг 5. Определение средних арифметических значений Ek услуг (характеристик) столбцов матрицы RTVik в виде одномерного массива, число элементов которого равно количеству рассматриваемых характеристик операторов связи.
Шаг 6. Включение в алгоритм одномерного массива Pk кодированных значений услуг (характеристик) операторов связи.
Шаг 7. Обход приведенной числовой матрицы RTVik. Если во вложенном цикле текущее значение Ck тождественно равно +1, то рассчитывается величина (маркер) d = RTVik - Ek, заносится во временную переменную, например, с именем Ldm. Если Ck тождественно равно -1, то рассчитывается маркер m = Ek - RTVk и также заносится в Ldm.
Шаг 8. На каждой итерации внешнего цикла по числу строк матрицы RTVk величина Ldm заносится в ассоциативный контейнер, например, с именем Li, в котором в качестве ключа используется числовой маркер из Ldm, а в качестве значения -наименование оператора мобильной связи.
Шаг 9. Сортировка числовых маркеров качества, находящихся в Li.
Шаг 10. На основе шага 9 производится ранжирование операторов мобильной связи с указанием величины маркеров качества.
Характеристика предлагаемого алгоритма. Примеры ранжирования объектов, примеры оценки качества услуг связи основаны на разнообразных подходах, некоторые из них приведены в [5, 6].
В соответствии с тестовыми данными (см. табл. 3, 4), индексы у массивов изменяются в следующих пределах: i = 1, 2, ..., 4, k = 1, 2, ..., 8. Соответственно, кодированные значения характеристик равны -1, +1, +1, -1, -1, +1, +1, +1.
Проведенные расчеты сведены в табл. 5.
Таблица 5 Table 5
Результат ранжирования тестовых операторов мобильной связи
Ranking result of the tested mobile operators
№ п/п Оператор Метрика качества
1 Оператор N° 2 -0,769561
2 Оператор № 3 -0,362285
3 Оператор № 4 0,444559
4 Оператор № 1 0,687287
По данным табл. 5 наиболее предпочтительный оператор мобильной связи - Оператор № 1, а менее предпочтительным оператором является Оператор № 2. Значения метрик качества приведенных услуг не выходят из отрезка [-1; +1], при этом положительное максимальное значение маркера будет соответствовать наиболее востребованному оператору мобильной связи.
В табл. 5 имена операторов не раскрываются, чтобы показать возможность анализа не только дополнительных операторов, но и дополнительных характеристик услуг связи, таких, например, как характеристики голосовой связи (четкость передачи речи), зона охвата (доступность сети) и др. Особенностью подготовки данных является выявление характеристик услуг, прямо пропорциональных качеству характеристик операторов мобильной связи (+1), и обратно пропорциональных (-1). Во многих случаях это интуитивно очевидно. В то же время следует допустить, что тот или иной пользователь может иметь свое мнение. Но в этом случае алгоритм будет работать с заданными условиями пользователя.
В соответствии с пересчитанными данными предлагается диаграмма (рис. 2), где показаны графики средних приведенных значений характеристик, а также наиболее предпочтительного оператора (лучший оператор) и менее предпочтительного оператора (худший оператор).
i В
V
В
i В
H
в
o
p
ч я
ю
Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2
ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Системы телекоммуникаций и сетевые технологии
я я я
о
•е
<
я я
ч
^
и я
я
Рис. 2. Графики более предпочтительных, средних и менее предпочтительных характеристик услуг операторов мобильной связи
Fig. 2. Diagrams of more preferred, average and less preferred characteristics of the mobile operators' services
Кривая характеристик услуг лучшего оператора (№ 1) большей частью располагается выше кривой приведенных средних характеристик услуг; кривая характеристик услуг худшего оператора (№ 2) большей частью располагается ниже кривой средних приведенных значений характеристик услуг операторов мобильной связи.
Заключение
В статье рассмотрен эвристический метод оценки качества услуг операторов мобильной связи. Предлагаемый метод может быть оперативно реализован практически на любом языке программирования. Авторы использовали Python, C#, MATLAB. Особенностью предлагаемого метода является то, что он может быть применен практи-
чески к любым объектам, среди которых необходимо выбрать наиболее предпочтительный объект с несколькими разнородными характеристиками услуг или свойствами объектов. Также следует отметить, что объекты могут иметь не только разнородные свойства, но и однородные, например в кодировке (+1). В то же время авторы еще раз отмечают, что предложенный метод оценки качества услуг операторов мобильной связи носит эвристический характер, поэтому в дальнейшем он должен быть математически обоснован. В качестве элемента новизны следует отметить приведение к относительным единицам характеристик относительно максимальных значений характеристик операторов мобильной связи.
Список источников
1. Макаров В. В., Протасов С. Н., Стародубов Д. О. Использование совокупности методов контроля для объективной оценки качества услуг мобильной связи // Проблемы современной экономики. 2017. № 2 (62). С. 202-204.
2. Макаров В. В., Гусев В. И., Синица С. А. Методический подход к оценке информационных ресурсов // Информационные технологии и телекоммуникации. 2013. № 3 (3). С. 72-78.
3. Слуцкий М. Г., Макаров В. В., Посадский Д. А. Оценка эффективности СМК и ее взаимосвязь с концепцией TQM // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 6-2 (88). С. 168-171.
4. Кантор В. Е., Сметанина Т. В. Качество товаров, услуг в условиях трансформации экономических отношений, обусловленных цифровизацией и кризисами // Проблемы современной экономики. 2021. № 1 (77). С. 51-55.
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023. N. 2 ISSN2072-9502 (Print), ISSN2224-9761 (Online)
Telecommunication systems and network technologies
5. Афонин В. В., Савкина А. В., Никулин В. В. Алгоритм и методика ранжирования группы растровых изображений // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 4. С. 58-67. DOI: 10.24143/2072-9502-2021-4-58-67.
6. Гладкова М. А., Зенкевич Н. А., Сорокина А. А. Методика интегральной оценки и выбора качества услуг и ее реализация на примере рынка мобильной связи Санкт-Петербурга // Вестн. Санкт-Петербург. ун-та. Сер. Менеджмент. 2011. Вып. 3. С. 60-95.
References
1. Makarov V. V., Protasov S. N., Starodubov D. O. Ispol'zovanie sovokupnosti metodov kontrolia dlia ob"ektivnoi otsenki kachestva uslug mobil'noi sviazi [Using set of control methods for objective quality assessment of mobile communication services]. Problemy sovremennoi ekonomiki, 2017, no. 2 (62), pp. 202-204.
2. Makarov V. V., Gusev V. I., Sinitsa S. A. Metodicheskii podkhod k otsenke informatsionnykh resursov [Methodical approach to evaluation of information resources]. Informatsionnye tekhnologii i telekommunikatsii, 2013, no. 3 (3), pp. 72-78.
3. Slutskii M. G., Makarov V. V., Posadskii D. A. Otsenka effektivnosti SMK i ee vzaimosviaz' s kontseptsiei TQM [Evaluating effectiveness of QMS and its relationship with concept of TQM]. Ekonomika i biznes: teoriia iprakti-ka, 2022, no. 6-2 (88), pp. 168-171.
4. Kantor V. E., Smetanina T. V. Kachestvo tovarov, uslug v usloviiakh transformatsii ekonomicheskikh otnoshenii, obuslovlennykh tsifrovizatsiei i krizisami [Quali-
ty of goods, services in context of transformation of economic relations due to digitalization and crises]. Problemy sovremennoi ekonomiki, 2021, no. 1 (77), pp. 51-55.
5. Afonin V. V., Savkina A. V., Nikulin V. V. Algoritm i metodika ranzhirovaniia gruppy rastrovykh izobrazhenii [Algorithm and method of ranking group of raster images]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriia: Upravlenie, vychislitel'naia tekhnika i informatika, 2021, no. 4, pp. 58-67. DOI: 10.24143/20729502-2021-4-58-67.
6. Gladkova M. A., Zenkevich N. A., Sorokina A. A. Metodika integral'noi otsenki i vybora kachestva uslug i ee realizatsiia na primere rynka mobil'noi sviazi Sankt-Peterburga [Method of integral assessment and choice of service quality and its implementation in case of mobile communications market of St. Petersburg]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Seriia: Menedzhment, 2011, iss. 3, pp. 60-95.
uli n
V
i n
.
V.
H
Статья поступила в редакцию 19.09.2022; одобрена после рецензирования 05.12.2022; принята к публикации 05.04.2023 The article is submitted 19.09.2022; approved after reviewing 05.12.2022; accepted for publication 05.04.2023
в o
p
Информация об авторах / Information about the authors
Владимир Валерьевич Никулин - кандидат технических наук, доцент; заведующий кафедрой инфокоммуни-кационных технологий и систем связи; Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева; nikulinvv@mail.ru
Виктор Васильевич Афонин - кандидат технических наук, доцент; доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления; Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева; vvafonin53@yandex.ru
Vladimir V. Nikulin - Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor; Head of the Department of Infocommu-nication Technologies and Communication Systems; National Research Ogarev Mordovia State University; nikulinvv@mail.ru
Viktor V. Afonin - Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Automated Information Processing Systems and Management; National Research Ogarev Mordovia State University; vvafonin53@yandex.ru
