本發明專利技術提供一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法及系統，涉及私域流量管理技術領域，包括通過多維異構圖網絡和因果推理機制預測流量數據和置信度，并基于經驗模態分解和廣義極值分布模型生成動態閾值，結合模糊推理器預測峰值。然后，構建分布式協同預警機制，根據多維預警指標和節點共識生成分級預警信號和預警等級。最后，構建多目標路由優化模型，基于鏈路可靠性得分進行路由資源分組，利用多智能體強化學習搜索候選路徑，并根據預警信息和峰值預測結果確定分流比例，在峰值時段優化路徑選擇策略，并將私域流量調度至選定路徑。本發明專利技術能夠有效識別私域流量峰值，并通過動態路由調度保障服務質量，提升用戶體驗。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及私域流量管理技術，尤其涉及一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法及系統。
技術介紹
1、私域流量的高效管理是當前網絡資源優化領域的重要研究方向。隨著互聯網服務的復雜化和用戶需求的多樣化，流量波動特別是峰值流量的出現，對網絡的穩定性和服務質量帶來了嚴峻挑戰。現有技術通常依賴于靜態流量預測和固定路由策略，難以應對私域流量環境下的實時性和動態性需求，在處理流量突發和優化資源分配方面存在局限性。
2、傳統的流量預測方法多基于單一維度的數據分析，未能充分挖掘流量特征、用戶行為特征和業務特征之間的復雜關聯。同時，在對流量峰值的識別和預警時，缺乏對多維數據語義關聯的全面建模，導致預測結果的可靠性較低。此外，現有的路由優化技術在多目標約束下對服務質量的考慮不足，資源分配策略的動態適應能力較差，尤其是在峰值流量時段，容易出現鏈路過載或資源浪費的情況。
3、針對上述問題，亟需一種基于多維異構圖網絡和時序預測的技術方案，結合因果推理和圖神經網絡，深入挖掘私域流量數據的潛在特征，實現對流量峰值的精準識別和分布式協同預警機制的建立。同時，通過多目標路由優化模型動態調整資源分配策略，提升峰值時段的流量調度效率，優化網絡服務質量和資源利用率，為私域流量管理提供更加智能化和高效的解決方案。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法及系統，能夠解決現有技術中的問題。
2、本專利技術實施例的第一方面，
>3、提供一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法，包括：4、獲取私域流量數據，提取所述私域流量數據中的流量特征、用戶行為特征和業務特征構建多維異構圖網絡，采用元路徑隨機游走方法在所述多維異構圖網絡中提取節點間的語義關聯特征，將所述語義關聯特征輸入圖神經網絡學習得到節點結構化表征，基于所述節點結構化表征采用因果推理機制分析節點間的顯式依賴關系和隱式依賴關系，將顯式依賴關系和隱式依賴關系輸入預先構建的多任務預測模型，輸出預測流量數據和預測置信度，對預測流量數據進行經驗模態分解獲取波動項，結合預測置信度對波動項極值序列加權構建廣義極值分布模型并生成動態閾值，將所述預測流量數據、預測置信度和動態閾值輸入模糊推理器計算峰值概率，輸出峰值預測結果；
5、將多維異構圖網絡中的業務節點設置為預警節點，基于所述預測流量數據和預測置信度構建分布式協同預警機制，根據業務節點的地理位置和業務層級將預警節點組織為預警網絡，每個預警節點基于預測流量數據計算包括流量波動率、業務負載率和資源利用率的多維預警指標，相鄰預警節點之間采用共識機制交換預警信息，當所述多維預警指標超過自適應閾值且獲得預設數量節點共識時，基于所述峰值預測結果生成分級預警信號和預警等級；
6、構建考慮服務質量約束的多目標路由優化模型，計算路由鏈路的歷史服務質量指標得到鏈路可靠性得分，將具有相似可靠性得分的路由鏈路聚類形成路由資源組，采用多智能體強化學習方法在各資源組內搜索滿足約束的候選路徑集合，并根據所述分級預警信號、預警等級和峰值預測結果確定資源組分流比例，在預測峰值時段優化路徑選擇策略，將私域流量數據按照所述分流比例調度至選定路徑，并收集路由性能反饋數據持續更新路由選擇策略。
7、在一種可選的實施例中，
8、獲取私域流量數據，提取所述私域流量數據中的流量特征、用戶行為特征和業務特征構建多維異構圖網絡，采用元路徑隨機游走方法在所述多維異構圖網絡中提取節點間的語義關聯特征，將所述語義關聯特征輸入圖神經網絡學習得到節點結構化表征包括：
9、獲取私域流量數據，對所述私域流量數據進行小波包分解得到多尺度系數矩陣，采用自適應閾值對所述多尺度系數矩陣進行去噪處理得到時序特征；結合變分自編碼器和循環神經網絡構建時空特征提取模型，將所述時序特征輸入所述時空特征提取模型，經過編碼器降維和解碼器重構得到流量特征向量；
10、采集用戶行為數據，構建包含用戶操作序列和狀態轉移的行為圖，在所述行為圖上執行圖擴散卷積運算提取局部結構特征，通過膠囊網絡對所述局部結構特征進行動態路由聚合得到用戶行為特征向量；
11、獲取業務請求數據，將業務請求特征輸入條件變分推斷網絡，所述條件變分推斷網絡基于業務請求的時序依賴性生成業務特征向量，利用所述業務特征向量計算業務關聯度矩陣；
12、基于流量特征向量、用戶行為特征向量和業務特征向量構建多維異構圖網絡的初始節點表示，計算相同類型節點間的余弦相似度作為節點語義相似度，采用基于注意力的邊權重分配機制計算節點間的關聯強度作為邊權重；
13、在所述多維異構圖網絡中定義流量-用戶-業務的元路徑模式，結合所述邊權重和所述節點語義相似度計算節點轉移概率，在每條元路徑上執行隨機游走采樣得到節點序列；基于所述節點語義相似度對所述節點序列進行對比學習，構建正樣本對；
14、將所述節點序列及其正樣本對輸入基于層次化異構圖神經網絡，所述層次化異構圖神經網絡包含特征聚合層和路徑注意力層，通過節點級和路徑級的雙重注意力機制融合不同路徑下的節點表示，輸出節點結構化表征。
15、在一種可選的實施例中，
16、基于所述節點結構化表征采用因果推理機制分析節點間的顯式依賴關系和隱式依賴關系，將顯式依賴關系和隱式依賴關系輸入預先構建的多任務預測模型，輸出預測流量數據和預測置信度包括：
17、將節點結構化表征分解得到流量特征向量、用戶行為特征向量和業務特征向量，計算流量特征向量、用戶行為特征向量和業務特征向量之間的皮爾遜相關系數，將所述相關系數經fisher變換得到z統計量，基于所述z統計量的顯著性檢驗結果確定顯式依賴關系；
18、將所述流量特征向量、所述用戶行為特征向量和所述業務特征向量輸入多層感知機進行非線性變換，對變換后的特征向量采用核密度估計計算概率密度函數，基于所述概率密度函數計算各特征向量間的互信息值，根據所述互信息值確定隱式依賴關系；
19、基于所述顯式依賴關系和所述隱式依賴關系構建有向圖，其中，實線邊表示顯式依賴關系，實線邊的權重為相關系數，虛線邊表示隱式依賴關系，虛線邊的權重為歸一化后的互信息值；
20、構建多任務預測模型，所述多任務預測模型包括時序特征編碼層和反饋糾偏層；所述時序特征編碼層將流量特征向量、用戶行為特征向量和業務特征向量按時序組織后輸入因果卷積網絡提取時序特征，并生成時序位置編碼與所述時序特征組合得到增強特征，所述反饋糾偏層基于所述增強特征計算初始預測值，計算所述初始預測值之間的相關性強度，將相關性強度與有向圖中對應邊的權重對比，當差異超過預設差異閾值時，根據顯式依賴關系的相關系數和隱式依賴關系的互信息值計算反饋調整權重，基于所述反饋調整權重對所述初始預測值進行加權校正得到當前輪次的預測值，重復迭代直到滿足預設輪次，輸出最終預測值；
21、計算最終預測值的統計方差，將所述統計方本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取私域流量數據，提取所述私域流量數據中的流量特征、用戶行為特征和業務特征構建多維異構圖網絡，采用元路徑隨機游走方法在所述多維異構圖網絡中提取節點間的語義關聯特征，將所述語義關聯特征輸入圖神經網絡學習得到節點結構化表征包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述節點結構化表征采用因果推理機制分析節點間的顯式依賴關系和隱式依賴關系，將顯式依賴關系和隱式依賴關系輸入預先構建的多任務預測模型，輸出預測流量數據和預測置信度包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對預測流量數據進行經驗模態分解獲取波動項，結合預測置信度對波動項極值序列加權構建廣義極值分布模型并生成動態閾值，將所述預測流量數據、預測置信度和動態閾值輸入模糊推理器計算峰值概率，輸出峰值預測結果包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將多維異構圖網絡中的業務節點設置為預警節點，基于所述預測流量數據和預測置信度構建分布式協同預警機制，根據業務節點的地理位置和業務層級將預警節點組織為預警網絡，每個預警節點基于預測流量數據計算包括流量波動率、業務負載率和資源利用率的多維預警指標包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，構建考慮服務質量約束的多目標路由優化模型，計算路由鏈路的歷史服務質量指標得到鏈路可靠性得分，將具有相似可靠性得分的路由鏈路聚類形成路由資源組，采用多智能體強化學習方法在各資源組內搜索滿足約束的候選路徑集合，并根據所述分級預警信號、預警等級和峰值預測結果確定資源組分流比例，在預測峰值時段優化路徑選擇策略，將私域流量數據按照所述分流比例調度至選定路徑包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述路由資源組的平均可靠性得分計算基礎分流權重，接收分級預警信號和預警等級，結合峰值預測結果構建基于預警等級的權重調整函數，對所述基礎分流權重進行動態調整并歸一化得到資源組分流比例包括：
8.一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度系統，用于實現前述權利要求1-7中任一項所述的方法，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任意一項所述的方法。
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【技術特征摘要】
1.一種基于時序預測的私域流量峰值識別與路由調度方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取私域流量數據，提取所述私域流量數據中的流量特征、用戶行為特征和業務特征構建多維異構圖網絡，采用元路徑隨機游走方法在所述多維異構圖網絡中提取節點間的語義關聯特征，將所述語義關聯特征輸入圖神經網絡學習得到節點結構化表征包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述節點結構化表征采用因果推理機制分析節點間的顯式依賴關系和隱式依賴關系，將顯式依賴關系和隱式依賴關系輸入預先構建的多任務預測模型，輸出預測流量數據和預測置信度包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對預測流量數據進行經驗模態分解獲取波動項，結合預測置信度對波動項極值序列加權構建廣義極值分布模型并生成動態閾值，將所述預測流量數據、預測置信度和動態閾值輸入模糊推理器計算峰值概率，輸出峰值預測結果包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將多維異構圖網絡中的業務節點設置為預警節點，基于所述預測流量數據和預測置信度構建分布式協同預警機制，根據業務節點的地理位置和業務層級將預警節點組織為預警網絡，每個預警節點基于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曾黎，廣宇昊，于驚濤，傅強，
申請(專利權)人：北京易匯眾盟網絡技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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