[发明专利]基于时序特征学习的数据流分类方法及装置有效
| 申请号： | 202010423688.X | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111563560B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 杨贻宏 | 申请（专利权）人： | 上海飞旗网络技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人： | 曾凯 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于时序特征学习的数据流分类方法及装置，通过获取每个业务数据源的业务设备所发送的数据流数据以及数据流数据所对应的业务分类标签，然后针对每个时序节点，根据每个数据流数据在该时序节点的数据分类标签提取报文数据段信息的数据流特征信息，由此提取每个时序节点所对应的数据流特征信息的时序关联特征，将时序关联特征作为模型输入，并将每个时序节点所对应的数据分类标签作为模型输出，训练得到数据流分类模型，在此基础上可以根据数据流分类模型对接收到的待分类数据流进行分类，输出对应的业务分类标签。如此，能够基于时序特征对数据流进行业务分类，从而提高数据流的分类结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 特征 学习 数据流 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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