[發(fā)明專利]一種互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010583164.7
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111753023B
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發(fā)明（設計）人: 班瑞;李彤;馬季春;白海龍;鄒雨佳;陳泉霖;郝宇飛;王鵬;王佳
• 申請（專利權）人: 中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司;中訊郵電咨詢設計院有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/29
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，包括：

獲取待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的分類相關特征；所述分類相關特征包括專線用戶特征、專線網(wǎng)絡特征和專線地理特征；專線用戶特征用于指示互聯(lián)網(wǎng)專線對應用戶的使用習慣；專線網(wǎng)絡特征用于指示互聯(lián)網(wǎng)專線的網(wǎng)絡性能；專線地理特征用于指示互聯(lián)網(wǎng)專線的地理信息點POI；

利用深度報文識別DPI技術從多個樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史話單數(shù)據(jù)中獲取所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征；所述歷史話單數(shù)據(jù)為當前時刻之前第一預設時間段內(nèi)所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的話單數(shù)據(jù)；所述歷史分類相關特征包括所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線在所述第一預設時間段內(nèi)的專線用戶特征、專線網(wǎng)絡特征和專線地理特征；所述第一預設時間段的時間長度至少為一周；

根據(jù)所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征，利用預設聚類算法對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線聚類，以得到k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線；k為正整數(shù)；

對所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線設置類型標簽，類型標簽和所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線一一對應；所述類型標簽用于指示專線類型；

將所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的類型標簽和所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征作為訓練數(shù)據(jù)，利用預設機器學習算法構(gòu)建專線分類模型；

根據(jù)所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的分類相關特征，利用專線分類模型，確定所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的類型。

2.根據(jù)權利要求1所述的互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，所述獲取待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線用戶的分類相關特征包括：

利用DPI技術從所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的話單數(shù)據(jù)中獲取所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的分類相關特征。

3.根據(jù)權利要求1所述的互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，所述對所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線設置類型標簽，類型標簽和所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線一一對應包括：

利用DPI技術從已知類型的參考互聯(lián)網(wǎng)專線的話單數(shù)據(jù)中獲取所述參考互聯(lián)網(wǎng)專線的參考分類相關特征；所述參考分類相關特征包括所述參考互聯(lián)網(wǎng)專線的專線用戶特征、專線網(wǎng)絡特征和專線地理特征；

根據(jù)已知類型的參考互聯(lián)網(wǎng)專線的參考分類相關特征，對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線設置類型標簽。

4.根據(jù)權利要求1所述的互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，所述對所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線設置類型標簽，類型標簽和所述k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線一一對應包括：

將所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的聚類結(jié)果，以及所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征發(fā)送給分類終端；

接收所述分類終端對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的類型標簽設置結(jié)果；

根據(jù)所述分類終端對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的類型標簽設置結(jié)果，對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線設置類型標簽。

5.根據(jù)權利要求1所述的互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，所述根據(jù)所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征，利用預設聚類算法對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線聚類，以得到k類樣本互聯(lián)網(wǎng)專線之前還包括：

對所述樣本互聯(lián)網(wǎng)專線的歷史分類相關特征進行特征工程；所述特征工程至少包括：數(shù)據(jù)預處理和特征選擇；所述數(shù)據(jù)預處理至少包括：無量綱化、缺失值處理和連續(xù)性特征處理；所述特征選擇至少包括：方差過濾和互信息法過濾。

6.根據(jù)權利要求1所述的互聯(lián)網(wǎng)專線類型確定方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的分類相關特征，利用實時專線分類模型，確定所述待分類的互聯(lián)網(wǎng)專線的類型之后還包括：

每隔第二預設時間段利用DPI技術從目標互聯(lián)網(wǎng)專線的話單數(shù)據(jù)中獲取所述目標互聯(lián)網(wǎng)專線的分類相關特征；所述目標互聯(lián)網(wǎng)專線為在所述第二預設時間段內(nèi)出現(xiàn)的已知類型的互聯(lián)網(wǎng)專線；

將所述目標互聯(lián)網(wǎng)專線作為新的樣本互聯(lián)網(wǎng)專線，并將所述目標互聯(lián)網(wǎng)專線的類型作為其對應的類型標簽，以更新所述訓練數(shù)據(jù)；

根據(jù)更新后的所述訓練數(shù)據(jù)，利用所述預設機器學習算法更新所述專線分類模型。