[發明專利]一種網絡系統數據表征方法和裝置在審
| 申請號： | 201810048075.5 | 申請日： | 2018-01-18 |
| 公開（公告）號： | CN110058986A | 公開（公告）日： | 2019-07-26 |
| 發明（設計）人： | 李乃鵬 | 申請（專利權）人： | 普天信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06F11/34 | 分類號： | G06F11/34 |
| 代理公司： | 北京德琦知識產權代理有限公司 11018 | 代理人： | 謝安昆;宋志強 |
| 地址： | 100080 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 數據類別 數據表征 網絡系統數據 方法和裝置 加權計算 數據集合 網絡系統 數據信息丟失 第三方系統 工作效率 匯聚網絡 數據使用 訓練模型 數據類 匯聚 | ||
1.一種網絡系統數據表征方法，其特征在于，該方法包括：
匯聚網絡系統的數據和來自第三方系統的數據；
將匯聚的數據按照數據類別劃分到不同的數據集合；
針對每種數據類別，將該數據類別對應的數據集合中的數據使用為該數據類別設置的訓練模型進行訓練，得到該數據類別對應的數據表征結果；
將所有數據類別的數據表征結果進行加權計算，對加權計算結果進行激勵得到網絡系統的數據表征結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
將所有數據類別的數據表征結果進行加權計算的方法為使用以下公式：
其中，Xo表示加權計算結果，Xi表示第i種數據類別的數據表征結果，ωi表示第i種數據類別的權重參數，表示哈達瑪Hadamard乘積。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
對加權計算結果進行激勵得到網絡系統的數據表征結果的方法為采用以下公式：
其中，表示網絡系統的數據表征結果，Xo表示所述加權計算結果，f(Xo)為一非線性激勵函數。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
將匯聚的數據按照數據類別劃分到不同的數據集合之后，進一步包括：對該數據集合中的數據進行預處理和數據清洗，以預設時間窗T進行滑動取數據并將每個時間窗T內取得的數據輸入到該數據類別設置的訓練模型進行訓練。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
所述網絡系統的數據包括：錯誤日志、運維數據、深度包檢測DPI結果數據；所述第三方系統的數據包括輿情數據；
所述數據類別包括：對象檢測類、語義類、日志類；所述語義類包括圖像語義類和文章語義類。
6.一種網絡系統數據表征裝置，其特征在于，該裝置包括：
數據匯聚單元、用于匯聚網絡系統的數據和來自第三方系統的數據；
數據分揀單元，用于將數據匯聚單元匯聚的數據按照數據類別劃分到不同的數據集合；
配置單元，用于為每種數據類別設置對應的訓練模型；
預訓練單元，用于針對每種數據類別，將該數據類別對應的數據集合中的數據使用所述配置單元為該數據類別設置的訓練模型進行訓練，得到該數據類別對應的數據表征結果；
數據融合單元，用于將所有數據類別的數據表征結果進行加權計算，對加權計算結果進行激勵得到網絡系統的數據表征結果。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，
所述數據融合單元，將所有數據類別的數據表征結果進行加權計算時，用于使用以下公式：
其中，Xo表示加權計算結果，Xi表示第i種數據類別的數據表征結果，ωi表示第i種數據類別的權重參數，表示哈達瑪Hadamard乘積。
8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，
所述數據融合單元，對加權計算結果進行激勵得到網絡系統的數據表征結果時，用于采用以下公式：
其中，表示網絡系統的數據表征結果，Xo表示所述加權計算結果，f(Xo)為一非線性激勵函數。
9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，
所述數據分揀單元，將匯聚的數據按照數據類別劃分到不同的數據集合之后，進一步用于：對該數據集合中的數據進行預處理和數據清洗，以預設時間窗T進行滑動取數據并將每個時間窗T內取得的數據輸入到該數據類別的訓練模型進行訓練。
10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，
所述網絡系統的數據包括：錯誤日志、運維數據、深度包檢測DPI結果數據；所述第三方系統的數據包括輿情數據；
所述數據類別包括：對象檢測類、語義類、日志類；所述語義類包括圖像語義類和文章語義類。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于普天信息技術有限公司，未經普天信息技術有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810048075.5/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
