[发明专利]一种基于多任务学习的实时业务流量分类方法及系统在审
| 申请号： | 202211028727.1 | 申请日： | 2022-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN115118653A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 石宁;白光伟;郭索眸;钟亮亮 | 申请（专利权）人： | 南京可信区块链与算法经济研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L45/30 | 分类号： | H04L45/30;H04L47/2441;H04L41/0896;H04L41/147;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 朱紫晓;占园 |
| 地址： | 210031 江苏省南京市中国（江苏）自由*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于多任务学习的实时业务流量分类方法及系统，通过硬参数共享的多任务学习构建卷积神经网络，基于网络流的时间序列特征，即数据包大小、间隔的时间和数据包的方向进行分类训练，与单任务学习相比引入了带宽和流量用量一同进行训练和输出，通过训练得到的流量分类模型，对实时网络流量数据的业务类型进行预测。本申请适用于实时路由场景中，在不耗费大量算力的情况下，利用少量的流量类别标记样本实现对网络流量的业务类型实时的准确预测，为路由决策提供准确快速的业务类型，同时还能提供流量的带宽需求与流量用量大小，辅助路由决策，为业务感知的QoS路由决策奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 实时 业务 流量 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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