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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种基于大规模网络的数据分类方法和装置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：CN114861753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210306441.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于大规模网络的数据分类方法和装置是由张圣林;李东闻;孙永谦;钟震宇;张玉志设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大规模网络的数据分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大规模网络的数据分类方法和装置，其中，该方法包括：获取待检测数据；其中，待检测数据包括系统级指标和用户级指标；对待检测数据的多变量时间序列进行平滑和归一化的数据预处理得到预处理数据；将预处理数据输入通过离线聚类训练好的一维卷积自动编码器进行数据压缩处理，并使用离线聚类得到的特征索引执行特征选择，根据特征选择的结果进行距离计算，以进行在线数据分类；基于在线数据分类，输出待检测数据的在线分类结果。本发明可以根据系统实例的正常模式对其进行精确且高效聚类并显著减少异常检测训练开销。

本发明授权一种基于大规模网络的数据分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大规模网络的数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测数据；其中，所述待检测数据包括系统级指标和用户级指标；对所述待检测数据的多变量时间序列进行平滑和归一化的数据预处理得到预处理数据；将所述预处理数据输入通过离线聚类训练好的一维卷积自动编码器进行数据压缩处理，并使用所述离线聚类得到的特征索引执行特征选择，根据所述特征选择的结果进行距离计算，以进行在线数据分类；基于所述在线数据分类，输出所述待检测数据的在线分类结果；所述特征选择，包括：删除非周期性特征、构建冗余特征矩阵和删除冗余特征；所述删除非周期性特征，包括：使用YIN提取周期性信息，删除非周期性特征后得到保留的特征；其中，表示特征存在周期性，表示特征没有周期性模式；所述构建冗余特征矩阵，包括：构建得到冗余特征矩阵，并使用归一化互相关函数计算两个特征之间是否存在冗余；其中，表示删除非周期性特征后保留的特征数量，表示特征和特征之间存在冗余，特征和特征之间不存在冗余；所述删除冗余特征，包括：定义一组未分配的特征，包含所有𝑀’特征的索引，将预设的特征选择规则从第一规则到第四规则顺序迭代应用于，直到将所有特征分配给选择特征集或删除特征集，将中的所有选定特征拼接成为，做为所述聚类或所述分类的输入。

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