1.一种移动通信网络中感知差用户的识别方法，其特征在于，包括：
服务器接收网络管理系统发送的呼叫历史记录CHR日志并进行解析；
根据解析结果，判断用户的呼叫是否为异常呼叫；
根据所述CHR日志，统计所述用户的异常呼叫；
根据所述异常呼叫的统计结果识别感知差VAP用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CHR日志为一个周期内的CHR日志，所述用户为全网范围内所有基站控制器BSC或者部分BSC内的单用户。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器接收网络管理系统发送的一个周期内的呼叫历史记录CHR日志并进行解析，具体为：
所述服务器从覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意一个或多个维度中，提取一个周期内的CHR日志中的关键指标进行分析。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关键指标，具体为：
所述覆盖类维度中的所述关键指标包括上行覆盖异常和下行覆盖异常；
所述接入类维度中的所述关键指标包括主叫接入失败和被叫接入失败；
所述保持类维度中的所述关键指标包括通话前掉话、通话后掉话和质差挂机；
所述语音质量类维度中的所述关键指标包括上/下行高质量指示HQI异常、上行语音质量指示VQI异常、上/下行单通、上/下行串话和频繁切换异常。
5.根据权利要求4所述的方法，所述根据解析结果，判断用户的呼叫是否为异常呼叫，具体为：
若所述呼叫符合任意一项所述关键指标，则所述呼叫为异常呼叫。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述上行覆盖异常为呼叫的接入电平小于设定的上行电平门限值，或呼叫的平均上行接收电平小于设定的上行电平门限值；
所述下行覆盖异常为呼叫的平均下行接收电平小于设定的下行电平门限值；
所述主叫接入失败为主叫呼叫未收到ALERTING消息，且非用户行为或对端原因导致的接入失败；
所述被叫接入失败为被叫呼叫未收到ALERTING消息，且非用户行为或对端原因导致的接入失败；
所述通话前掉话为呼叫建立结果为“disconnect before connectacknowledge”，且呼叫建立失败原因未非用户行为异常导致；
所述通话后掉话为呼叫建立成功，且呼叫完成结果为收到DISCONNECT消息，且失败原因非用户行为或对端原因导致；
所述质差挂机为信令面上呼叫正常结束，但在信道释放前N秒内无测量报告或最后M秒内上/下行平均质量大于设定的接收质量门限值；
所述上/下行HQI异常为呼叫的上/下行接收质量高的终端测量报告MR比例小于设定的接收质量好比例门限；
所述上行VQI异常为呼叫的上行平均VQI低于设定的低VQI门限，或呼叫的上行VQI过低时间占呼叫总时长的比例大于设定的低VQI持续时长比例门限；
所述上/下行单通为呼叫在所述CHR中有单通呼叫记录；
所述上/下行串话为呼叫在所述CHR中有串话呼叫记录；
所述频繁切换异常为呼叫在一次通话中切换次数超过设定的频繁切换次数门限，且平均切换时间间隔小于设定的频繁切换最小间隔门限。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述CHR日志，统计所述用户的异常呼叫，具体为：
从单维度和/或多维度统计所述用户的异常呼叫。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从单维度统计所述用户的异常呼叫，具体为：
从覆盖类、接入类、保持类或语音质量类中的任意一个维度，对所述用户的异常呼叫统计以下四类统计值：
异常呼叫次数、异常呼叫比例、异常呼叫区域集中度、异常呼叫时间集中度。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，包括：
所述异常呼叫次数为单维度中，所述用户发生的异常呼叫的绝对次数；
所述异常呼叫比例为单维度中，所述用户发生的异常呼叫次数/所述用户呼叫总次数；
所述异常呼叫区域集中度为单维度中，所述用户异常呼叫发生区域集中的TOPN小区内总的异常呼叫次数；
所述异常呼叫时间集中度为单维度中，所述周期内，所述用户异常呼叫发生最集中的一段时间内的异常呼叫次数。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述TOPN小区具体为所述用户异常呼叫发生最为集中的N个小区。
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从多维度统计所述用户的异常呼叫，具体为：
从覆盖类、接入类、保持类和语音质量类中的任意多个维度，综合对所述用户的异常呼叫统计以下两类统计值：
综合异常呼叫次数、综合异常呼叫比例。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，包括：
所述综合异常呼叫次数为所述用户发生的综合异常呼叫次数，计算公式为：
综合异常呼叫次数＝∑单维度异常呼叫次数*单维度权重；
所述综合异常呼叫比例为所述用户发生的综合异常呼叫比例，计算公式为：
综合异常呼叫比例＝∑单维度异常呼叫比例*单维度权重。
13.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述异常呼叫的统计结果识别感知差VAP用户，具体为：
从单维度和/或多维度识别所述VAP用户。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述从单维度识别所述VAP用户，具体为：
从覆盖类、接入类、保持类或语音质量类中的任意一个维度识别所述VAP用户，涉及四个识别方法：异常呼叫次数识别法、异常呼叫比例识别法、异常呼叫区域集中度识别法和异常呼叫时间集中度识别法。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述异常呼叫次数识别法具体为：
如果XX_ABNORMAL_TIME＞XX_VAP_THRESHOLD，则该用户为所述VAP用户；
XX代表所述覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意一个维度；
XX_ABNORMAL_TIME为所述用户的异常呼叫次数；
XX_VAP_THRESHOLD为相应维度的所述VAP用户异常次数门限。
所述异常呼叫比例识别法具体为：
同时满足以下a)、b)两个条件则为所述VAP用户：
a)XX_CALL_TIME＞CALL_TIME_THRESHOLD
b)XX_ABNORMAL_TIME/
XX_CALL_TIME＞＝XX_RATE_VAP_THRESHOLD
XX代表所述覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意一个维度；
XX_CALL_TIME为所述用户总的呼叫次数，
CALL_TIME_THRESHOLD为所述用户活跃通话门限，
XX_ABNORMAL_TIME为所述用户异常呼叫次数
XX_RATE_VAP_THRESHOLD为相应维度的所述VAP用户异常比例门限。
所述异常呼叫区域集中度识别法具体为：
XX_ABNORMAL_TIME_TOPN_CELL＞＝XX_TOPN_CELL_THRESHOLD(N＝1，2...)；
XX代表所述覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意一个维度；
XX_ABNORMAL_TIME_TOPN_CELL为所述用户在所述TOPN小区发生的异常总次数；
XX_TOPN_CELL_THRESHOLD为相应维度的所述VAP用户区域集中度门限。
所述异常呼叫时间集中度识别法具体为：
XX_ABNORMAL_TIME_TOPN_DAY＞＝XX_TOPN_DAY_THRESHOLD(N＝1，2...)；
XX代表所述覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意一个维度；
XX_ABNORMAL_TIME_TOPN_DAY为所述用户在异常最严重的时间段内发生的异常总次数；
XX_TOPN_DAY_THRESHOLD为相应维度的所述VAP用户时间集中度门限。
16.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述从多维度识别所述VAP用户，具体为：
从覆盖类、接入类、保持类和语音质量类四个维度中的任意多个维度综合识别VAP用户，涉及两个识别方法：综合异常呼叫次数识别法和综合异常呼叫比例识别法。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述综合异常呼叫次数识别法具体为：
如果Comb_ABNORMAL_TIME＞Comb_VAP_THRESHOLD，则所述用户为VAP用户；
Comb_ABNORMAL_TIME为所述用户的综合异常呼叫次数；
Comb_VAP_THRESHOLD为所述VAP用户综合异常呼叫次数门限。
所述综合异常呼叫比例识别法具体为：
同时满足以下a)、b)两个条件则为所述VAP用户：
a)Comb_CALL_TIME＞CALL_TIME_THRESHOLD
b)Comb_ABNORMAL_RATE＞＝Comb_RATE_VAP_THRESHOLD
Comb_CALL_TIME为所述用户总的呼叫次数；
CALL_TIME_THRESHOLD为所述用户活跃通话门限；
Comb_ABNORMAL_RATE为用户整网内综合异常比例；
Comb_RATE_VAP_THRESHOLD为VAP用户综合异常比例门限。
18.一种移动通信网络中感知差用户的识别装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于服务器接收网络管理系统发送的呼叫历史记录CHR日志；
解析单元，用于解析所述CHR日志；
判断单元，用于根据解析结果，判断用户的呼叫是否为异常呼叫；
统计单元，用于根据所述CHR日志，统计所述用户的异常呼叫；
识别单元，用于根据所述异常呼叫的统计结果识别感知差VAP用户。