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龙图腾网恭喜青岛颐杰鸿利科技有限公司申请的专利一种可动态预测的数据流量检测分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115017238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210692996.1，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种可动态预测的数据流量检测分类方法是由黄火焱设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可动态预测的数据流量检测分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可动态预测的数据流量检测分类方法，涉及数据处理技术领域，解决了现有技术在进行数据流量监测分类时，需要进行大量的数据处理和计算，无法高效进行数据流量检测分类，导致数据检测分类效率低，分类效果不佳的技术问题；本发明获取多源数据的基础特征，并根据数据流量进行周期性归类，根据归类结果动态配置检测节点，通过检测节点进行概率性分析获取对应的数据标签，进而通过目标知识图谱确定多源数据的分类标签，实现多源数据的快速高效分类；本发明通过周期性归类对多源数据进行粗分类，再通过人工智能模型或者领域映射模型进行精分类，最后结合知识图谱技术生成分类标签，实现了从不同角度对多源数据的分类，提高分流效率。

本发明授权一种可动态预测的数据流量检测分类方法在权利要求书中公布了：1.一种可动态预测的数据流量检测分类方法，其特征在于，包括：获取若干多源数据，对若干所述多源数据进行分析获取对应的基础特征；其中，所述基础特征包括数据领域、数据类型和数据来源；根据所述基础特征和数据流量动态配置至少一个检测节点，所述检测节点对所述基础特征进行概率性分析，确定数据标签；其中，检测节点相当于数据处理节点；根据所述数据标签调用目标知识图谱，并根据所述目标知识图谱获取对应所述多源数据的分类标签；根据所述分类标签进行所述多源数据的分类；根据所述基础特征和数据流量配置所述检测节点，包括：获取若干所述多源数据对应的所述基础特征；根据所述基础特征对所述多源数据进行周期性归类，获取周期性归类之后的数据总量；根据数据总量分级别配置所述检测节点；所述检测节点基于人工智能模型对所述基础特征进行概率性分析，获取对应的所述数据标签，包括：对所述基础特征进行转换，获取模型输入数据；将所述模型输入数据输入到所述人工智能模型中，获取输出的细分领域，并获取所述细分领域对应的所述数据标签；其中，所述人工智能模型包括神经网络模型或支持向量机模型；所述检测节点基于领域映射模型对所述基础特征进行概率性分析，获取对应的所述数据标签，包括：获取所述领域映射模型；其中，所述领域映射模型包括所述基础特征与细分领域的映射关系；基于所述领域映射模型对所述基础特征逐一比对分析，确定细分领域，并获取所述细分领域对应的所述数据标签。

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