[发明专利]NFV网络的冗余性评价方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种NFV网络的冗余性评价方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测网络信息，所述待检测网络信息包括拓扑结构信息和属性信息；

根据所述拓扑结构信息，确定所述待检测网络的节点以及各所述节点之间的连接关系；

根据各所述节点之间的连接关系，生成邻接矩阵；

根据所述属性信息，确定各所述节点的属性特征值；

根据各所述节点的属性特征值，生成特征矩阵；

将所述邻接矩阵和所述特征矩阵输入冗余性检测模型，获取所述冗余性检测模型输出的冗余性检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述节点之间的连接关系，生成邻接矩阵，进一步包括：根据以下公式生成所述邻接矩阵：

其中，A为所述邻接矩阵，N为所述节点的总数量，元素V_ij用于表示第i个节点与第j个节点之间的连接关系，若第i个节点与第j个节点之间有连接，则V_ij为1，若第i个节点与第j个节点之间无连接，则V_ij为0，其中，i、j、N均为整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括层级信息和设备种类信息；

则所述根据所述属性信息，确定各所述节点的属性特征值，进一步包括：

根据所述层级信息，生成第一属性编码；

根据所述设备种类信息，生成第二属性编码；

将与所述节点对应的所述第一属性编码和所述第二属性编码作为所述节点的属性特征值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述节点的属性特征值，生成特征矩阵，进一步包括：

根据以下公式生成所述特征矩阵：

其中，X为所述特征矩阵，N为所述节点的总数量，元素x_i1用于表示与第i个节点对应的第一属性编码，元素x_i2用于表示与第i个节点对应的第二属性编码，其中，i、N均为整数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本网络信息，所述样本网络信息包括样本拓扑结构信息和样本属性信息；

获取所述样本网络信息对应的样本检测信息；

根据所述样本拓扑结构信息，确定所述样本网络信息的样本节点以及各所述样本节点之间的连接关系；

根据各所述样本节点之间的连接关系，生成样本邻接矩阵；

根据所述样本属性信息，确定各所述样本节点的样本属性特征值；

根据各所述样本节点的样本属性特征值，生成样本特征矩阵；

根据所述样本邻接矩阵、所述样本特征矩阵和所述样本网络信息对应的样本检测信息，训练预设图卷积神经网络模型；

将训练后的所述预设图卷积神经网络模型作为所述冗余性检测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设图卷积神经网络模型包括编码器和预测器；

所述根据所述样本邻接矩阵、所述样本特征矩阵和所述样本网络信息对应的样本检测信息，训练预设图卷积神经网络模型，进一步包括：

将所述样本邻接矩阵、所述样本特征矩阵输入所述编码器，以使所述编码器输出所述样本网络的潜在空间向量表示；

将所述样本网络的潜在空间向量表示输入所述预测器，获取所述预测器输出的训练检测信息；

根据所述训练检测信息和所述样本网络信息对应的样本检测信息，调整所述预设图卷积神经网络模型。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述冗余性检测结果的值为1，则确定所述待检测网络的冗余性检测通过。