一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN113326689A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010128327.2

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明属于数据通信和数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法,该方法包括:获取待清洗的带标签的数据集;采用预筛选算法,删除待清洗的带标签的数据集中的无内容数据、不在标签集内的标签数据和标签矛盾的数据,获得待分类的数据集;将待分类的数据集输入至预先训练的深度强化学习模型中,获得不同类别的延迟奖励;再根据获得的不同类别的延迟奖励,依据预先训练的深度强化学习模型中的动作集合,丢弃掉有偏数据,保留有效数据,并更新状态列表S,最大化每一类别的延迟奖励值,将每一类别的最大延迟奖励值对应的带标签的训练数据集作为清洗干净的带标签的训练数据集,从而完成数据清洗。

    网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备

    公开(公告)号:CN115914056B

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202110914688.4

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备,该方法包括:获取SIP流量,对SIP流量进行分析,获得目的IP信息;根据目的IP信息,对目标服务端的通信端口进行扫描,查找开放服务的目标端口;与开放服务的目标端口建立连接,并向开放服务的目标端口发送HTTP报文;根据HTTP报文的响应消息,确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息,比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活,比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下,可以高效的进行定向分析,大大提高整体分析的高效性。

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