[发明专利]路由路径智能选择方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种路由路径智能选择方法，包括以下步骤：按照预置交易类型和路由路径，通过数据挖掘模型对当前网络状态信息数据进行挖掘，得到交易类型数据与路由路径数据；判断当前是否获取到交易类型数据；若是，则根据对应关系得到所述路由路径数据，并通过神经网络模型对所述路由路径数据进行预测,得到路由路径集；判断路由路径集中是否存在发生交易类型数据拥塞的路由路径；若是，则通过其他未发生交易类型数据拥塞的路由路径转发交易类型数据。本发明还公开了一种路由路径智能选择装置、设备及计算机可读存储介质。本发明提供的路由路径智能选择方法解决了路由路径选择场景中路径选择智能化程度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种路由路径智能选择方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术中由于业务需求的激增，对于不同的业务类型的数据往往需要不同的路由路径来传输，而现有的路由方案提供的路由路径较为单一，仅能为现有业务的数据匹配路由路径，当引入新的业务类型数据时，往往需要人工手动选择路由路径。因此，现有的路由路径无法满足数据传输需求，并且数据对路由路径的选择不够智能化，现有的路由器仅能为现有业务类型数据匹配路由路径，当引入新的业务类型数据时，往往需要人工手动选择路由路径。因此，如何根据数据交易类型、交易量智能化地选择路由路径是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种路由路径智能选择方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决路由路径选择场景中路径选择智能化程度低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种路由路径智能选择方法，所述路由路径智能选择方法包括以下步骤：

实时获取训练样本集，所述训练样本集包括网络状态信息数据；

通过以下公式依次对所述训练样本集中的训练样本数据进行计算，得到网络状态信息数据特征集：

其中，所述网络状态信息数据特征集中具有两种不同类型的训练样本数据，W^TU₀和W^TU₁表示两种不同类型的训练样本数据的中心在直线上的投影，W^T∑₀W和W^T∑₁W表示两类训练样本数据投影后的协方差；

使用所述网络状态信息数据特征集训练第一数据挖掘模型，得到第二数据挖掘模型，其中，所述第一数据挖掘模型包括多个待选初始数据挖掘模型；

按照预置交易类型和路由路径，通过所述第二数据挖掘模型对当前网络状态信息数据进行挖掘，得到交易类型数据与路由路径数据；

采用哈希算法建立所述交易类型数据与路由路径数据之间的对应关系，所述对应关系为一对多的对应关系；

判断当前是否获取到交易类型数据；

若当前获取到交易类型数据，则根据所述对应关系得到所述路由路径数据，并通过神经网络模型对所述路由路径数据进行预测,得到路由路径集，其中，所述路由路径集至少包括两个路由路径，若当前未获取到交易类型数据，则判断当前是否获取到交易类型数据；

若当前未获取到交易类型数据，则判断当前是否获取到交易类型数据；

判断所述路由路径集中是否存在发生交易类型数据拥塞的路由路径；若所述路由路径集中存在发生交易类型数据拥塞的路由路径，则通过所述路由路径集中的其他未发生交易类型数据拥塞的路由路径转发所述交易类型数据，若所述路由路径集中不存在发生交易类型数据拥塞的路由路径，则判断所述路由路径集中是否存在发生交易类型数据拥塞的路由路径，其中，所述转发遵循预置路由路径调整策略。