[发明专利]对损坏网络连接的基于机器学习的识别

权利要求书

1.一种用于识别损坏的应用链接的系统，包括：

一个或多个前端服务器，所述一个或多个前端服务器接收数据，所述数据针对与链接到给定应用的一个或多个应用链接的多个不同的用户交互来指明呈现持续时间，所述呈现持续时间指明在与所述一个或多个应用链接的所述多个不同的用户交互之后所述应用链接所链接到的应用内容被呈现了多长时间；以及

一个或多个后端服务器，所述一个或多个后端服务器与所述一个或多个前端服务器进行通信并且执行操作，所述操作包括：

基于对所述应用链接的呈现持续时间应用机器学习模型来将每个应用链接分类为损坏或工作，其中，所述机器学习模型使用标记训练数据来生成，对于训练应用链接集合中的每个训练应用链接，所述标记训练数据包括：

所述训练应用链接的呈现持续时间集合；以及

标记，所述标记基于与所述训练应用链接的用户交互是否导致了通过所述训练应用链接所指向的内容的成功呈现来指明所述训练应用链接是损坏还是工作；以及

基于给定应用链接被所述机器学习模型分类为损坏，来生成并输出将所述给定应用链接识别为损坏链接的警示。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型通过以下操作来对应用链接进行分类：

基于持续时间来将所述应用链接的每个呈现持续时间指派至持续时间组集合中的持续时间组，每个持续时间组是针对持续时间范围并且包括所述应用链接在所述持续时间组的所述持续时间范围内的呈现持续时间；以及

基于由指派至每个持续时间组的呈现持续时间的数目所定义的模式，将所述应用链接分类为损坏或工作。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，由所述呈现持续时间的数目所定义的所述模式包括所述呈现持续时间的分布。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述操作包括：

识别应用链接集合，所述应用链接集合包括链接到给定应用的所述一个或多个应用链接；

基于所述应用链接集合中的所述应用链接的特性来将所述应用链接分组成应用链接组集合；以及

基于对所述应用链接组中的应用链接的呈现持续时间应用机器学习模型，来将每个应用链接组分类为具有损坏或工作的链接。

5.根据权利要求1所述的系统，其中：

每个应用链接包括用于识别特定应用内的特定位置的字符串；以及

所述操作包括：

至少基于所述应用链接的所述字符串来识别包括所述一个或多个应用链接的应用链接集合的一个或多个应用链接前缀模式，每个应用链接前缀模式指明两个或更多个应用链接所共有的字符串；

对于每个应用链接前缀模式：

识别包括所述应用链接前缀模式所指明的所述字符串的应用链接组；

识别所述应用链接组中的每个应用链接的呈现持续时间集合；

将所述机器学习模型应用于所述应用链接组的所述呈现持续时间；以及

基于所述机器学习模型将所述应用链接集合分类为损坏，来生成并输出将给定应用链接前缀模式的给定应用链接组识别为损坏链接的警示。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述操作包括：基于每个应用链接前缀模式能够获得的呈现持续时间的数目来识别所述一个或多个应用链接前缀模式。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习模型包括线性回归模型。