【技术实现步骤摘要】
一种网络红包动作的识别方法、装置及存储介质
本专利技术涉及数据动作识别
，尤其是指一种网络红包动作的识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
网络红包是一种新的红包派发方式，如微信红包、支付宝红包等。网络红包也是一种朋友间玩耍祝福的互联网工具，同时也是互联网运营商、商家通过组织互联网线上活动，派发红包与送钱的互联网工具。目前，在互联网主流应用中，微信和支付宝红包的用户数日趋增长，尤其在春节、中秋节、元宵节等节假日的情况下，微信和支付宝红包的用户数更是呈井喷式爆增。因此，运营商通过在流量中对网络红包动作进行识别，并深度研究网络红包成功及失败的场景，以提升网络红包用户的感知度。传统的流量分析都是基于传输层的端口号来区分不同业务的，即通过识别这些端口号，对业务流量进行分类和统计。然而，随着人们对移动互联网内容需求的急速增长，基于HTTP和P2P的小众业务占据了移动数据网络的绝大多数流量，基于端口号的业务识别技术无法识别这些小众业务。深度分组检测(deeppacketinspection，简称DPI)技术是在传统的...
【技术保护点】
1.一种网络红包动作的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n基于传统机器学习和深度学习，对通过本地抓包获取的与网络红包相关的流量数据进行建模训练，得到初始红包识别模型；/n基于获取的现网中与网络红包相关的流量数据，对所述初始红包识别模型进行实时在线学习，得到深度红包识别模型；/n基于所述深度红包识别模型，对现网中的流量数据进行识别，输出与流量数据对应的网络红包动作。/n
【技术特征摘要】
1.一种网络红包动作的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于传统机器学习和深度学习，对通过本地抓包获取的与网络红包相关的流量数据进行建模训练，得到初始红包识别模型；
基于获取的现网中与网络红包相关的流量数据，对所述初始红包识别模型进行实时在线学习，得到深度红包识别模型；
基于所述深度红包识别模型，对现网中的流量数据进行识别，输出与流量数据对应的网络红包动作。
2.如权利要求1所述的网络红包动作的识别方法，其特征在于，所述基于获取的现网中与网络红包相关的流量数据，对所述初始红包识别模型进行实时在线学习，得到深度红包识别模型，具体包括如下步骤：
根据现网中与网络红包相关的流量数据，获取现网中包含有网络红包动作的所有原始码流；
利用预设的文件转换工具，将所述原始码流转换成以会话为单位的十六进制文件，以及与所述十六进制文件对应且带有时间戳标记的log文件；
记录网络红包动作的发生时间，并根据带有时间戳标记的所述log文件，以及所述log文件与会话的对应关系，得到与网络红包动作对应的第一会话；
对所述第一会话进行过滤，得到第二会话；
对所述第二会话进行筛选，得到第三会话；
将所述第三会话中的数据调整为可用于进行训练的整数数据，得到第四会话；
利用所述第四会话中的整数数据，对所述初始红包识别模型进行训练，得到深度红包识别模型。
3.如权利要求2所述的网络红包动作的识别方法，其特征在于，所述根据现网中与网络红包相关的流量数据，获取现网中包含有网络红包动作的所有原始码流，具体包括如下步骤：
利用预设的自动拨测程序控制手机群做多种网络红包动作，得到与每种网络红包动作对应的现网流量数据；
根据与所述现网流量数据的对应关系，记录所述手机群覆盖的基站号及用户手机号码；
根据与所述基站号及用户手机号码的对应关系，获取包含有网络红包动作的所有原始码流。
4.如权利要求2所述的网络红包动作的识别方法，其特征在于，所述对所述第一会话进行过滤，得到第二会话，具体包括如下步骤：
根据预设的数据过滤标准，对所述第一会话进行初步过滤，得到初步过滤后的第一会话；
对所述初步过滤后的第一会话进行深度过滤，得到第二会话，具体为过滤掉所述初步过滤后的第一会话中的所有目前已知的与网络红包动作无关的会话。
5.如权利要求4所述的网络红包动作的识别方法，其特征在于，所述预设的数据过滤标准为：过滤掉...
【专利技术属性】
技术研发人员：王敏，程涛木，陈鑫，王可锋，刘怡，吴艾伦，王京辉，
申请(专利权)人：深圳市博瑞得科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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