一种基于URL的移动互联网流量分类方法

摘要

本发明提供了一种基于URL的移动互联网流量分类方法，该方法建立在深度学习的基础上，通过分别标识URL数据集中所有唯一字母、数字和特殊字符，得到其字符级矩阵表示；标识URL数据集中唯一的单词，得到其单词级矩阵表示；然后基于卷积神经网络，进行同步训练，将各自的输出层合并得到一个完全连接层，最终得到分类模型。与现有技术相比，该发明通过最终训练完成的模型，能够提供自适应的、鲁棒性好的移动互联网流量分类，无需过多人工干预，能够更好地处理大量涌现的新的URL。