(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210976981.8 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 北京百润洪科技有限公司 地址 100000 北京市通州区运河核心区 Ⅳ- 07地块绿地大厦1号楼10层10 03 (72)发明人 晏凤伟　 (74)专利代理 机构 重庆百润洪知识产权代理有 限公司 5 0219 专利代理师 沈锋 (51)Int.Cl. H04L 43/04(2022.01) H04L 43/062(2022.01) H04L 9/40(2022.01) H04L 67/02(2022.01) G06F 16/958(2019.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于移动互联网的数据过滤及内容评 价方法和系统 (57)摘要 本发明提出了一种基于移动互联网的数据 过滤及内容评价方法和系统， 属于互联网内容发 送技术领域， 监控访问移动互联网的移动终端用 户发送访问请求时发送的数据包； 监测移动终端 用户向真实服务器地址发送的网页访问请求时 的流量数据， 对流量数据进行分析， 得出流量特 征； 将流量特征表示拼接起来作为每条请求流量 数据的最终特征表示,输入到特征流量检测模型 以进行数据流量正常与否的判断， 并过滤不正常 的数据流量； 对正常的网页访问请求的内容进行 相似度评价； 根据相似度从大到小的顺序构造待 发送网页队列， 取队列前几位的待发送网页内容 向移动终端用户进行发送。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115150297 A 2022.10.04 CN 115150297 A 1.一种基于移动互联网的数据过 滤及内容评价方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1， 监控访问移动互联网的移动终端用户发送访问请求时发送的数据包； S2， 监测移动终端用户向真实服务器地址发送 的网页访 问请求时的流量数据， 对流量 数据进行分析， 得 出流量特征； S3， 将流量特征表示拼接起来作为每条请求流量数据的最终特征表示,输入到特征流 量检测模型以进行 数据流量正常与否的判断， 并过 滤不正常的数据流 量； S4， 对正常的网页访问请求的内容进行相似度评价； 具体包括： S401、 对正常的网页访问请求的内容进行平 滑填充， 使得请求的内容长度达 到规定值； S402、 对标准长度的请求内容R进行分解： R＝T+Q+UL+D； Q代表流量特征， UL代表网址， T代表请求 内容的标题， D为标准长度的请求 内容R中除Q、 UL、 T之外的其 他内容； 将标准长度的请求内容R表示 为2×2维的矩阵[R]： S403、 将待发送网页 内容送入推荐单元， 并将待发送网页 内容按照步骤S401和S402进 行分解， 得到待发送网页内容矩阵； S404、 计算矩阵[R]与待发送网页内容矩阵i的相似度Si为： 其中， SiT表示两个矩阵间标题的相似度， SiQ表示两个矩阵间流量特征的相似度， SiUL表 示两个矩阵间 网址的相似度， SiD表示两个矩阵间其 他内容的相似度； S5， 根据相似度从大到小的顺序构造待发送网页队列， 取队列前几位的待发送网页内 容向移动终端用户进行发送。 2.根据权利要求1所述的基于移动互联网的数据过滤及内容评价方法， 其特征在于， 所 述步骤S1具体包括如下步骤： S101、 调用socket函数在监控单 元设置套接口捕获数据包； S102、 调用i octl函数， 使建立连接的套接口能够捕获到数据包； S103、 从套接口循环地读取 数据包； S104、 提取请求数据包中携带的真实服 务器地址数据。 3.根据权利要求1所述的基于移动互联网的数据过滤及内容评价方法， 其特征在于， 所 述步骤S2中， 对流 量数据进行分析 得出流量特征， 具体包括： 将目标节点i的流量数据hi与邻居节点j的流量数据hj线性变换后的特征表示拼接， 输 入到非线性激活函数LReLU中， 输出 未归一化的注意力互相关系数 ei， j： ei， j＝LReLU( α(hi||hj))   (1)； 对每个目标节点i与其邻居节点j∈Ni分别计算注意力互相关系数ei， j， 其中Ni为目标节 点i的邻居节点 集合； 对所述注意力互相关系数 ei， j进行归一 化操作：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115150297 A 2其中， α 为权 重向量， αi， j为归一化值； 基于归一化值αi， j对邻居节点的流量数据进行加权线性组合从而得到新的节点的流量 数据h′i表示： 其中， σ 为平衡系数； 求解每个新的节点 流量数据之间的差异来得到流 量特征表示S′i， 其中， h′i表示邻居节点j作为目标节点时进行加 权线性组合从而得到新的节点的流量 数据， α′i， j表示基于新的节点的流 量数据h′i和h′j计算得到的新归一 化值， ε为线性系数。 4.根据权利要求3所述的基于移动互联网的数据过滤及内容评价方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 所述特 征流量检测模型表示 为： y＝softmax( (h′i||S′i)+b)    (5)； 其中， softmax为逻辑回归函数， b表示偏置项， y为特 征流量检测模型的预测值； 利用交叉熵损失函数L优化特征流量检测模型， 计算预测值y和真实值Y之间的差异， 如 下所示： L＝‑(Y·log y+(1‑Y)·log(1‑y))      (6)； 若L不大于阈值， 则表示该特征流量所代表的网页访问请求正常， 若L大于阈值， 则表示 该特征流量所代表的网页访问请求 不正常， 则将该 特征流量代表的流量数据过 滤。 5.一种基于移动互联网的数据过滤及内容评价系统， 用于实现所述权利要求1 ‑4任意 一项所述的数据过滤及内容评价方法， 其特征在于， 包括： 数据包监控单元、 流量数据获取 单元、 过滤单元、 推荐单 元； 所述数据包监控单元， 用于监控访问移动互联网的移动终端用户发送访问请求时发送 的数据包； 所述流量数据获取单元， 用于监测 移动终端用户向真实服务器地址发送的网页访问请 求时的流 量数据， 对流 量数据进行分析， 得 出流量特征； 所述过滤单元， 用于将流量特征表示拼接起来作为每条请求流量数据的最终特征表 示， 输入到特 征流量检测模型以进行 数据流量正常与否的判断， 并过 滤不正常的数据流 量； 所述推荐单元， 用于对正常的网页访 问请求的内容进行相似度评价， 根据相似度从大 到小的顺序构 造待发送网页队列， 取队列前几位的待发送网页内容向移动终端用户进 行发 送。 6.根据权利要求5所述的数据过滤及内容评价系统， 其特征在于， 所述推荐单元包括： 特征提取模块、 相似度计算模块、 排序模块、 发送模块； 所述特征提取模块， 用于对正常的网页访 问请求的内容进行平滑填充， 使得请求的内权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115150297 A 3