[发明专利]一种用于机器学习分类的网络任务优化方法及系统在审
| 申请号： | 202310847274.3 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116578924A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 彭渊;邱张华;任昊;张得海;鲁定一;张雨;陈文浩;刘锐;王鑫 | 申请（专利权）人： | 太极计算机股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N20/00;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京鼎大知识产权代理有限公司 16167 | 代理人： | 李屹林 |
| 地址： | 100102 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于机器学习分类的网络任务优化方法及系统。属于网络任务优化领域，包括：接收网络任务优化请求，并基于机器分类引擎对网络任务优化请求进行拆解及分类；将分类集合中每个子请求进行请求转换，得到第一优化需求数据；根据每个子请求的第一优化需求数据以及所属分类集合的分类类型，确定对应子请求的机器学习算法；基于机器学习算法对相应第一优化需求数据进行学习，并基于所有有效的第一优化需求数据的学习结果得到满足网络任务优化条件的目标优化方案，从而对网络任务进行优化。通过对任务的拆解分类，并对不同分类采用不同机器学习算法进行优化，可以使得对任务的优化更加精准，从而使得任务的执行更加高效准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 机器 学习 分类 网络 任务 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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