为了改善服务质量、提升竞争力,网络运维质量评估成为运营商关注的重点问题之一。传统的网络运维评估方法在指标选取、权重指定等关键步骤过于依赖领域专家经验,难以得到精确全面的评估结果。另外,网络运维质量涉及来自多个厂家或多种设备的数据,通信设备的用户数量也在不断激增,产生了海量的异构数据,严重增加了维护人员的工作量。这些情况都给传统的评估方法和运维模式带来了挑战。本文针对上述问题展开研究,首先总结了质量评估模型构建的一般化流程,包括选定评价指标、指标量化和数据标准化处理、确定指标权重、建立评价模型四个步骤。针对其中选定评价指标的步骤,提出了基于相关性分类的指标选取策略,通过比较指标数据序列间的相关性强弱对高维原始指标集进行分类,利用图论中中心性的概念来选取簇中的关键指标,以达到精简指标集合的目的。对于质量评估的另一个关键问题,确定指标权重的步骤,通过加入重叠性系数和经验系数,对传统的标准差法进行改进,形成主客观结合的权重确定算法,在保证权重客观性的基础上,结合领域先验知识,增加其合理性和实用价值。另外,结合无人工参与的数据处理方法和评价综合公式,完成了网络运维质量评估模型和系统的构建,并且对评估结果进行了前端可视化展示。在实验中,利用真实的数据验证了本文提出的指标选取算法和权重确定算法的效果,其中基于相关性分类的指标选取策略所得到的待评估指标集合比人工选取的指标集合信息重叠率少31%;而主客观结合的权重确定算法改善了因指标数据本身波动规律而造成的权重集中问题,使指标权重更加接近于专家给出的指标重要性排序。