[發明專利]一種用于網絡優化的機器學習樣本的生成方法及裝置

有效

• 申請號: 201710986841.8
• 申請日: 2017-10-20
• 公開（公告）號: CN107809766B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 黃劍鋒
• 申請（專利權）人: 北京神州泰岳軟件股份有限公司
• 主分類號: H04W24/02
• 分類號: H04W24/02;H04W24/04;H04W24/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種用于網絡優化的機器學習樣本的生成方法，其特征在于，包括：

獲取網絡單元的運營參數；

根據所述運營參數建立相應的參數標簽；

根據問題標簽與參數標簽之間的匹配規則，確定所述參數標簽中是否包括與所述問題標簽匹配的第一目標參數標簽；所述問題標簽匹配于至少一個參數標簽；所述問題標簽用于表示根據不同網絡問題建立的相應標簽；

如果所述參數標簽中包括所述第一目標參數標簽，合并所述第一目標參數標簽，得到輸入特征集合，并合并所述問題標簽，得到輸出特征集合；

將所述輸入特征集合和所述輸出特征集合組合為訓練樣本；

并且，合并所述問題標簽，得到輸出特征集合的步驟，包括：

根據問題標簽與策略標簽之間的匹配規則，確定與所述問題標簽匹配的策略標簽；所述問題標簽匹配于至少一個策略標簽；

合并所述問題標簽以及與所述問題標簽匹配的策略標簽，得到輸出特征集合。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述運營參數建立相應的參數標簽的步驟，包括：

根據所述運營參數建立相應的基礎標簽；

根據基礎標簽與組合標簽的匹配規則，確定所述基礎標簽中是否包括與組合標簽匹配的目標基礎標簽；所述組合參數標簽匹配于至少兩個基礎標簽；

如果所述基礎標簽中包括所述目標基礎標簽，將所述目標基礎標簽替換為所述組合標簽；所述參數標簽包括所述基礎標簽和所述組合標簽。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：

根據優良標簽與參數標簽之間的匹配規則，確定所述參數標簽中是否包括與所述優良標簽匹配的第二目標參數標簽；所述優良標簽匹配于至少一個參數標簽；

如果所述參數標簽中包括所述第一目標參數標簽，合并所述第一目標參數標簽，得到輸入特征集合的步驟，包括：

如果所述參數標簽中包括所述第一目標參數標簽和所述第二目標參數標簽，合并所述第一目標參數標簽和所述第二目標參數標簽，得到輸入特征集合；

合并所述問題標簽，得到輸出特征集合的步驟，還包括：

合并所述問題標簽和所述優良標簽，得到輸出特征集合。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，合并所述問題標簽，得到輸出特征集合的步驟，還包括：

合并所述問題標簽、所述優良標簽以及與所述問題標簽匹配的策略標簽，得到輸出特征集合。

5.一種用于網絡優化的機器學習樣本的生成裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取網絡單元的運營參數；

標簽建立模塊，用于根據所述運營參數建立相應的參數標簽；

第一確定模塊，用于根據問題標簽與參數標簽之間的匹配規則，確定所述參數標簽中是否包括與所述問題標簽匹配的第一目標參數標簽；所述問題標簽匹配于至少一個參數標簽；所述問題標簽用于表示根據不同網絡問題建立的相應標簽；

合并模塊，用于如果所述參數標簽中包括所述第一目標參數標簽，合并所述第一目標參數標簽，得到輸入特征集合，并合并所述問題標簽，得到輸出特征集合；

樣本組合模塊，用于將所述輸入特征集合和所述輸出特征集合組合為訓練樣本；

所述合并模塊還用于：

根據問題標簽與策略標簽之間的匹配規則，確定與所述問題標簽匹配的策略標簽；所述問題標簽匹配于至少一個策略標簽；

合并所述問題標簽以及與所述問題標簽匹配的策略標簽，得到輸出特征集合。

6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述標簽建立模塊包括：

基礎標簽建立單元，用于根據所述運營參數建立相應的基礎標簽；

第一確定單元，用于根據基礎標簽與組合標簽的匹配規則，確定所述基礎標簽中是否包括與組合標簽匹配的目標基礎標簽；所述組合參數標簽匹配于至少兩個基礎標簽；

替換單元，用于如果所述基礎標簽中包括所述目標基礎標簽，將所述目標基礎標簽替換為所述組合標簽；所述參數標簽包括所述基礎標簽和所述組合標簽。