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一种智能路由方法

阅读：701发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种智能路由方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种智能路由方法，该方法包括如下步骤，步骤S1：接收并缓存实时业务数据；步骤S2：基于业务特征进行路由辅助计算；步骤S3：基于辅助计算结果进行业务分类缓存和路由处理。本发明能够区分的进行紧急和非紧急业务的路由处理，对于紧急业务选择更快速的路由决策方法，而对于非紧急业务能够采用人工智能的方式考虑多个因素进行业务的路由，通过权重值提供了模型动态调整的可能；通过层次化的缓存设置减少的由于决策带来的存储和读取开销，通过待选列表的缓存有序控制和后推机制，在保障决策结果智能性的基础上也保障了实时性。，下面是一种智能路由方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种智能路由方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤S1：接收并缓存实时业务数据；
步骤S2：基于业务特征进行路由辅助计算；
步骤S3：基于辅助计算结果进行业务分类缓存和路由处理。
2.根据权利要求1所述的一种智能路由方法，其特征在于，所述方法还包括，步骤S4：基于业务场景和业务类型进行路由鉴权。
3.根据权利要求1所述的一种智能路由方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：从终端接收实时业务数据，将所述业务数据存储在临时缓存中，提取业务特征，如果所述业务为紧急业务，则为业务特征设置权重值，并基于所述设置权重值后的业务特征选择一个或者多个路由通道进行所述业务的路由处理；否则，进入步骤S2，将所述临时缓存并入待处理缓存中，并重新生成临时缓存以待接收下一个实时业务数据。
4.根据权利要求3所述的一种智能路由方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：获取业务特征并将业务特征进行分类，将经过分类后的业务特征按照类别输入人工智能模型，并将所述人工智能模型的输出作为辅助计算的计算结果。
5.根据权利要求2所述的一种智能路由方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：在进行业务数据的处理之前，根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择。
6.根据权利要求5所述的一种智能路由方法，其特征在于：不同鉴权类型对应不同鉴权要素数量不同。
7.根据权利要求6所述的一种智能路由方法，其特征在于：所述鉴权类型包括二要素、三要素、四要素、五要素鉴权。
8.根据权利要求7所述的一种智能路由方法，其特征在于，要素的个数为鉴权需要考虑的鉴权因素的多少。
9.根据权利要求8所述的一种智能路由方法，其特征在于，根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择，具体为：根据业务类型选择可供选择的鉴权类型，基于业务场景从所述可供选择的鉴权类型中确定一鉴权类型以进行路由鉴权。
10.根据权利要求8所述的一种智能路由方法，其特征在于，在进行业务处理的过程中，当一个路由通道对业务数据的处理不成功时，选择下一待选路由通道对业务数据进行处理，直到所有路由通道均不成功为止。

说明书全文

一种智能路由方法

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种智能路由方法。

背景技术

[0002] 现有的业务路由方法主要是采用动态路由和静态路由，其中，静态路由也称为定制化路由，是指具体路由要求，预先选择路由通道，配置在可用的通道列表中，并人为预置通道的优先级。业务到达时，系统先根据业务要素查询到可用的路由通道列表，然后使用路由决定性要素逐一过滤每个通道，不满足条件的通道会被排除，最后留下的通道根据优先级进行排序，优先级最高的通道会被路由采纳。这样的路由方式显然缺乏灵活度和适应性，而现有的动态路由方式也仅仅是做到根据通道的几个要素来动态的计算出决策的结果，这样的动态结果缺乏依据而且动态计算的开销过大，紧急业务得不到有效的处理，动态路由的效果不佳；因此，需要提供一种智能路由方法，本发明能够区分的进行紧急和非紧急业务的路由处理，对于紧急业务选择更快速的路由决策方法，而对于非紧急业务能够采用人工智能的方式考虑多个因素进行业务的路由，通过权重值提供了模型动态调整的可能；通过层次化的缓存设置减少的由于决策带来的存储和读取开销，通过待选列表的缓存有序控制和后推机制，在保障决策结果智能性的基础上也保障了实时性。

发明内容

[0003] 本发明目的是提供一种智能路由方法，通过以下技术方案来实现上述目的。

[0004] 一种智能路由方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

[0005] 步骤S1：接收并缓存实时业务数据；

[0006] 步骤S2：基于业务特征进行路由辅助计算；

[0007] 步骤S3：基于辅助计算结果进行业务分类缓存和路由处理。

[0008] 进一步的，所述方法还包括，步骤S4：基于业务场景和业务类型进行路由鉴权。

[0009] 进一步的，所述步骤S1具体为：从终端接收实时业务数据，将所述业务数据存储在临时缓存中，提取业务特征，如果所述业务为紧急业务，则为业务特征设置权重值，并基于所述设置权重值后的业务特征选择一个或者多个路由通道进行所述业务的路由处理；否则，进入步骤S2，将所述临时缓存并入待处理缓存中，并重新生成临时缓存以待接收下一个实时业务数据。

[0010] 进一步的，所述步骤S2具体为：获取业务特征并将业务特征进行分类，将经过分类后的业务特征按照类别输入人工智能模型，并将所述人工智能模型的输出作为辅助计算的计算结果。

[0011] 进一步的，所述步骤S3具体为：在进行业务数据的处理之前，根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择。

[0012] 进一步的，不同鉴权类型对应不同鉴权要素数量不同。

[0013] 进一步的，所述鉴权类型包括二要素、三要素、四要素、五要素鉴权。

[0014] 进一步的，要素的个数为鉴权需要考虑的鉴权因素的多少。

[0015] 进一步的，根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择，具体为：根据业务类型选择可供选择的鉴权类型，基于业务场景从所述可供选择的鉴权类型中确定一鉴权类型以进行路由鉴权。

[0016] 进一步的，在进行业务处理的过程中，当一个路由通道对业务数据的处理不成功时，选择下一待选路由通道对业务数据进行处理，直到所有路由通道均不成功为止。

[0017] 本发明的有益效果在于：能够区分的进行紧急和非紧急(或简单和负责)业务的路由处理，对于紧急业务选择更快速的路由决策方法，而对于非紧急业务能够采用人工智能的方式考虑多个因素进行业务的路由，通过权重值提供了模型动态调整的可能；通过层次化的缓存设置减少的由于决策带来的存储和读取开销，通过待选列表的缓存有序控制和后推机制，在保障决策结果智能性的基础上也保障了实时性。附图说明

[0018] 图1是本发明提供的智能路由方法的步骤示意图；

具体实施方式

[0019] 以下将对本发明的智能路由方法作进一步的详细描述。

[0020] 下面将参照附图对本发明进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明而仍然实现本发明的有益效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。

[0021] 为了表述清楚，不描述实际实施例的全部特征。在下列描述中，不详细描述公知的功能和结构，因为它们会使本发明由于不必要的细节而混乱。应当认为在任何实际实施例的开发中，必须做出大量实施细节以实现开发者的特定目标。

[0022] 为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。需要说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用于方便、清晰地辅助说明本发明实施例的目的。

[0023] 本发明提供的智能路由方法包括如下步骤：

[0024] 步骤S1：接收并缓存实时业务数据；具体的：从终端接收实时业务数据，将所述业务数据存储在临时缓存中，提取业务特征，如果所述业务为紧急业务，则为业务特征设置权重值，并基于所述设置权重值后的业务特征选择一个或者多个路由通道进行所述业务的路由处理；否则，进入步骤S2，将所述临时缓存并入待处理缓存中，并重新生成临时缓存以待接收下一个实时业务数据；其中：业务特征为和业务涉及主体以及业务类型等相关的特征，例如：业务涉及的主体(客户端A和客户端B等)、业务类型、业务发起方类型等；优选的：并将路由处理后的业务数据保存在所选择的路由通道的通道缓存中，并将其从临时缓存中删除；

[0025] 为业务特征设置权重值，具体为：计算业务特性的历史紧急程度，将业务特征的权重值设置为等于归一化后的历史紧急程度；其中：业务特征的历史紧急程度为所有历史紧急业务或所有历史业务中业务特征对应的特征值和当前业务的对应业务特征的特征值为一致的历史紧急业务或历史业务数量；例如：对于业务特征A，当前业务的业务特征A的值为A1，而历史紧急业务或历史业务中，紧急业务或者业务的特征A的值为A1的紧急业务或业务的数量为X，则所述业务特征A的紧急程度为X；

[0026] 基于所述设置权重值后的业务特征选择一个或者多个路由通道进行所述业务的路由.具体为：根据历史路由记录计算，对于每个业务特征SCi而言，其对应的所有业务最终选择路由通道Cj的总次数为SNij，计算加权数量WSNi＝Wi＊SNij，其中Wi为业务特征SCi的权重值，对于通道Cj，计算其加权总数量为∑i WSNij，选择加权总数量最大者/或前几位对应的通道为所选择的路由通道；优选的：选择部分业务特征进行上述选择，例如：选择权重值排名前Z位的业务特征，基于所述前Z位的业务特征进行选择；

[0027] 在进行业务处理的过程中，当一个路由通道对业务数据的处理不成功时，选择下一待选路由通道对业务数据进行处理，直到所有路由通道均不成功为止；

[0028] 优先的：将典型业务特征和路由通道对应的次数值保存在快捷查询表中以进行快速路由；

[0029] 缓存包括临时缓存、待处理缓存和通道缓存；其中，临时缓存用于存储实时接收到的业务数据，根据业务数据大小的不同，所占用的临时缓存空间的大小不同；待处理缓存用于存放进行路由处理的业务数据，对于已经存放在临时缓存中的业务数据，不需要再次进行数据的移动，而是直接将临时缓存通过指针、索引等方式合并到待处理缓存中去，从而节省了一次存储开销，同时创建新临时缓存空间，所述新临时缓存空间的大小和所述业务数据的大小相同，从而使得在原来的临时缓存空间大小保持不变；在进行这些针对临时缓存空间的操作过程中，临时缓存空间的其他部分能够并行的提供数据的读写服务，保证处理的流水性和并行性；通道缓存用于存放业务数据处理结果的业务数据；由于路由操作和路由决策操作不属于一个逻辑步骤，因此通常也不属于一个物理存储空间范围内。例如：通道缓存被设置为与临时缓存以及待处理缓存位于不同的缓存装置中；所述不同的缓存装置的读取速度不同；

[0030] 步骤S2：基于业务特征进行路由辅助计算；具体的：获取业务特征并将业务特征进行分类，将经过分类后的业务特征按照类别输入人工智能模型，并将所述人工智能模型的输出作为辅助计算的计算结果；

[0031] 所述将业务特征进行分类，具体为：将业务特征分为三类，第一类为业务主体相关(例如：A类型手机终端和B类型的服务器)、第二类为业务类型相关(例如：支付业务、鉴权业务等)、第三类为业务场景相关(例如：当前业务所运行的操作系统和应用程序等)；

[0032] 所述将经过分类后的业务特征按照类别输入人工智能模型，具体为：将三类业务特征分别输入三个神经网络模型，将这三个神经网络模型的输出作为输入并输入到顶层神经网络模型中；

[0033] 优选的：在将所述三个神经网络模型的输出作为输入前，先进行三个输出的加权，并将经过加权后的输出作为输入以输入到顶层神经网络模型中；通过权重的调整能够在业务环境，业务处理需求发生较大变化时通过权重的动态调整来快速的进行神经网络模型输出结果的调整；其中：在训练过程中，分别对所述三个单独进行训练，在这三个神经网络模型的误差进入允许误差范围内后，再进行整个人工智能模型的训练以使得整个人工智能模型的误差在允许范围内；通过这样的方式使得每个独立的模型是相对训练完备的，从而可以通过权重进行可能的后期调节；在初始过程中，将所述三个神经网络模型的权重均设置为1并在整个训练过程中保持权重值不变，只有在业务处理需求发生变化时才进行所述权重值的调整；现有技术中往往通过增加神经网络模型的层数来引入不同分类特征之间的关系表示，但是这样显然增加了人工智能模型的复杂度，对于训练和计算开销来说都是得不偿失的，通过设置权重矩阵能够满足动态变化的关系调整；

[0034] 优选的：每个神经网络模型中包括权重矩阵、偏置系数、初步输出和最终输出；

[0035] 优选的：所述神经网络模型为概率神经网络(PNN)，还有反向传播网络(BPN)、学习矢量量化网络(LV/Q)、径向基函数网络(RBF)、自适应共振理论模型网络(ART)、自适应组织映射网络(SOM)中、LSTM、RNN中的一种或多种；

[0036] 优选的：所述人工智能模型的输出为多元向量，向量中的每个元素对应一个路由通道，每个元素的取值是0和1之间的任何一个数值，而非确定性的值；元素的大小表征选择所述路由通道的权重值；例如：输出向量为[0.1，0.3，0.6，0.1]，表示对第三路由通道的权重值最大，因此可以将第三通道作为主选通道；按照输出向量中元素值的大小将对应的路由通道按照权重值的大小从大到小排序，以得到待选路由通道列表；并将所述路由通道列表作为辅助决策的计算结果；其中：路由通道列表中仅包含权重值大于预设值的元素所对应的路由通道；可以通过灵活的设置预设值来调整可选路由通道的多少，这样的设置可以根据用户容忍时间以及本地决策硬件的资源多少来进行动态调整；

[0037] 优选的：在使用人工智能模型之前进行人工智能模型的训练；并基于本次计算结果对所述人工智能模型进行实时增量训练；

[0038] 对于紧急业务的路由主要依据于业务特征和历史路由结果之间的匹配，这样能够获得较高的路由速度，但是对于非紧急业务，需要根据当前业务特征进行基于人工智能的路由决策，才能够给后续紧急业务提供更好的依据；路由辅助计算模块为路由决策提供数据分析，数据来自实时的业务数据的业务特征。路由辅助计算模块能够基于该业务特征计算、然后把计算结果分类缓存；

[0039] 步骤S3：基于辅助计算结果进行业务分类缓存和路由处理；具体的：根据计算结果将业务数据或者业务数据地址缓存在路由通道对应的通道缓存中；路由通道按照被缓存到通道缓存中的先后顺序依次进行业务数据的路由处理，并将完成路由处理的业务数据删除；

[0040] 业务处理装置中，不同的路由通道设置有独立的通道缓存，通过所述通道缓存，能够快速的对业务数据进行路由处理，所述通道缓存和其对应通道之间的通信和决策开销较小，通道对于其对应通道缓存之间的控制能力更强；对于硬件资源丰富的业务处理装置，其通道控制器能够主动的路由通道缓存中的通道数据，此时不同的分类缓存显得更加有必要；通道的设置可以是硬件设置或者软件设置；

[0041] 所述根据计算结果将业务数据或者业务数据地址缓存在路由通道对应的通道缓存中，具体为：所述计算结果为路由通道列表，将业务数据从待处理缓存中读取到路由通道列表中位置第一的路由通道对应的通道缓存中；例如：当通道缓存为队列结构时，将业务数据读取到通道缓存的尾部；对于路由通道列表中的其他路由通道，在所述其他路由通道的通道缓存中保存所述业务数据的保存地址；其中：所述保存地址为所述位置第一的路由通道对应的通道缓存中所述业务数据的保存位置；

[0042] 路由通道按照被缓存到通道缓存中的先后顺序依次进行业务数据的路由处理，具体为：在通道缓存中存储的是实际的业务数据时，进行所述业务数据的处理并在进行路由处理的过程中锁定业务数据；当业务通道对应的通道缓存中存储的是保存地址时，根据所述保存地址查找对应的业务数据，当所述业务数据为删除状态时，则跳过所述保存地址对应的业务数据的处理，直接进行下一业务数据的处理；当所述业务数据为未删除状态时；根据所述业务数据的路由通道列表来确定针对所述业务数据的处理；当所述业务数据为锁定状态时，将所述保存地址的排序位置后移以等待业务数据的处理结果(如果不成功的话还需要其他通道进行路由处理)；

[0043] 在进行业务处理的过程中，当一个路由通道对业务数据的处理不成功时，选择下一待选路由通道对业务数据进行处理，直到所有路由通道均不成功为止；

[0044] 根据所述业务数据的路由通道列表来确定针对所述业务数据的处理，具体为：当业务通道对应的通道缓存中存储的是保存地址时(此时，表明在该业务通道中已位于缓存位置第一的是所述业务数据)，确定所述路由通道在所述业务数据的路由通道列表中的排序，根据所述排序来成比例的将所述保存地址的排序位置后移；其中：所述比例为动态设置；对于每个路由通道来说，其对一个业务数的保存地址的排序位置的后移次数是有限的，为预设次数，例如：一次；当后移次数大于等于预设次数时，不再进行排序位置的后移，将所述业务数据保存到业务通道对应的通道缓存中以进行所述业务数据的处理；在处理的过程中需要锁定所述业务数据；通过简单的后移的方式使得业务能够等待优先通道，但是并非无限制等待，在体现智能决策的优越性的同时，使得能够实时的路由拥塞情况进行动态调整；

[0045] 步骤S4：基于业务场景和业务类型进行路由鉴权；具体的：在进行业务数据的处理之前，根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择；其中：不同鉴权类型对应不同鉴权要素数量不同，所述鉴权类型包括二要素、三要素、四要素、五要素鉴权；其中要素的个数为鉴权需要考虑的鉴权因素的多少；当考虑的鉴权因素越多时，鉴权越复杂；

[0046] 根据业务场景和业务类型进行鉴权类型的选择，具体为：根据业务类型选择可供选择的鉴权类型，基于业务场景从所述可供选择的鉴权类型中确定一鉴权类型以进行路由鉴权；通过同时考虑场景和业务类型避免了现有技术中仅仅依赖于业务类型进行鉴权类型选择的灵活性缺失问题，实际上对于很多业务类型来说，其可以允许的鉴权类型是容忍宽度很大的，这个时候的业务场景作为安全影响的关键部分，可以作为业务类型的有效弥补，对于业务场景不良的情况，可以在一定范围内选择更加复杂的鉴权类型；

[0047] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。

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