[发明专利]流量的分类方法、装置、电子设备及计算机可读介质

说明书

本公开涉及一种流量的分类方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于互联网技术领域。该方法包括：获取从客户端采集的流量序列，并根据预先训练的流量分割模型对所述流量序列进行分割，得到所述流量序列对应的流量时序片段；确定所述流量时序片段与历史流量模板库中的历史流量时序片段之间的序列相似度距离；根据所述流量时序片段与所述历史流量时序片段之间的序列相似度距离，确定所述流量时序片段的流量类型。本公开通过流量分割模型对流量序列进行合理分割得到流量时序片段，并通过相似度匹配的方式确定流量时序片段的流量类型，可以提高流量溯源的准确度和效率。

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种流量的分类方法、流量的分类装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

随着互联网行业的高速发展，用户在网络上的行为已经做到了可监督、可记录、可回溯。在客服、广告、物流等业务场景下，对于用户流量的分析成为了企业实现降本增效的关键。

一般的，流量分析包含三个主要部分：流量预测、流量分类、流量分解。其中，流量分类是指对流量时序序列进行模式分类和识别。然而目前的流量分类方法普遍存在着流量段分割不准、溯源困难、溯源准确度较低等问题。

鉴于此，本领域亟需一种能够提高流量溯源的准确度和效率的流量的分类方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种流量的分类方法、流量的分类装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上提高流量溯源的准确度和效率。

根据本公开的第一个方面，提供一种流量的分类方法，包括：

获取从客户端采集的流量序列，并根据预先训练的流量分割模型对所述流量序列进行分割，得到所述流量序列对应的流量时序片段；

确定所述流量时序片段与历史流量模板库中的历史流量时序片段之间的序列相似度距离；

根据所述流量时序片段与所述历史流量时序片段之间的序列相似度距离，确定所述流量时序片段的流量类型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述流量分割模型为二分类模型，所述根据预先训练的流量分割模型对所述流量序列进行分割，得到所述流量序列对应的流量时序片段，包括：

将所述流量序列中的各个序列点按照时间倒序依次输入预先训练的流量分割模型中，确定各个所述序列点对应的输出类型；

若所述序列点在所述流量分割模型的输出类型为不分割序列点，则继续进行下一序列点的分类；

若所述序列点在所述流量分割模型的输出类型为分割序列点，则在所述分割序列点对所述流量序列进行分割，得到所述流量序列对应的流量时序片段。

在本公开的一种示例性实施例中，所述流量分割模型的训练方法包括：

将所述历史流量模板库中的所述历史流量时序片段作为所述流量分割模型的训练样本，并获取所述历史流量时序片段的时序特征；

根据所述历史流量时序片段的时序特征，以及所述历史流量时序片段中各个序列点的分割类型，训练所述流量分割模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述确定所述流量时序片段与历史流量模板库中的历史流量时序片段之间的序列相似度距离，包括：

根据所述流量时序片段中各个序列点的值，以及所述历史流量模板库中的历史流量时序片段中各个序列点的值，得到所述流量时序片段与所述历史流量时序片段之间的动态时间弯曲距离；

将所述流量时序片段与所述历史流量时序片段之间的动态时间弯曲距离作为所述序列相似度距离。