一种基于深度学习的针对流量解析的重要信息排序方法、装置和...
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的针对流量解析的重要信息排序方法、装置和可读存储介质,使用公共流量符号和流量内容训练生成BERT模型,通过MD5比对同类中重复的文档,通过迭代二分法的方式过滤掉冗余垃圾流量,以及重复出现的流量;针对小流量,通过统计的方式获取特定的分隔符,将流量切割成流量段并两两比对;如果比对相似度高则只取其中一段作为主流量;比对结果不同则针对不同的流量段再次分析,在单个流量段中,采用N‑Gram算法提取流量片序列,进行频度的统计,最后框定出出现频率最高的流量片,进行一个整体的排序。最后得到流量的重要信息排序结果。有效解决海量流量解析带来的耗时多,效率低,无重点的问题。
基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的针对流量解析的重要信息排序方法、装置和存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114329119A
申请号 :
CN202111633434.1
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-29
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
蔡淑苹李剑煜杨心恩陈思德林山郭小春
申请人 :
厦门安胜网络科技有限公司
申请人地址 :
福建省厦门市集美区软件园三期诚毅大街358号1502-5单元
代理机构 :
厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
陈远洋
优先权 :
CN202111633434.1
主分类号 :
G06F16/9038
IPC分类号 :
G06F16/9038 G06F40/216 G06F40/279 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9038
•••查询结果可视化
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9038
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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