[发明专利]一种基于URL的移动互联网流量分类方法有效
| 申请号： | 201910905186.8 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110493088B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 李超;金鑫;郭承青;石光;葛瑞海;庹宇鹏;周国桥;李娟 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/955 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 余长江 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于URL的移动互联网流量分类方法，该方法建立在深度学习的基础上，通过分别标识URL数据集中所有唯一字母、数字和特殊字符，得到其字符级矩阵表示；标识URL数据集中唯一的单词，得到其单词级矩阵表示；然后基于卷积神经网络，进行同步训练，将各自的输出层合并得到一个完全连接层，最终得到分类模型。与现有技术相比，该发明通过最终训练完成的模型，能够提供自适应的、鲁棒性好的移动互联网流量分类，无需过多人工干预，能够更好地处理大量涌现的新的URL。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 url 移动 互联网 流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于URL的移动互联网流量分类方法，其特征在于，包括：/n获取待分类URL数据；/n将待分类数据输入训练完成的移动互联网流量分类模型，获得分类结果；其中，/n所述分类模型的构建方法包括以下步骤：/n(1)获取URL训练数据集；/n(2)标识训练数据集中全部唯一字母、数字和特殊字符，得到其字符级矩阵表示；/n(3)标识训练数据集中唯一的单词，得到其单词级矩阵表示；/n(4)基于卷积神经网络，对(2)和(3)的结果进行同步训练，将各自的输出层合并得到一个完全连接层，得到所述分类模型。/n
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