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龙图腾网恭喜北京芯盾时代科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的网络数据优化管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119449627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510020212.4，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种基于人工智能的网络数据优化管理系统及方法是由郭伟怡设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络数据优化管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的网络数据优化管理系统及方法，涉及网络数据优化管理技术领域，本发明包括：S10：对各网络节点的网络数据优化指数进行预测；S20：对各网络节点的网络数据优化指数进行预测；S30：对各网络节点的待优化网络数据进行确定；S40：对待优化网络数据进行优化管理。本发明根据各网络节点发生重定向的情况，对各网络节点的历史网络流量集进行调整处理，调整后的历史网络流量集能够更好的反应出网络节点在传输网络数据时的流量消耗情况，根据网络节点的实时运行数据，以及网络节点的数据处理容率，能够保证网络节点在流量超限前，对网络节点传输的网络数据进行优化管理。

本发明授权一种基于人工智能的网络数据优化管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络数据优化管理方法，其特征在于：所述方法包括：S10：在目标网络区域内，获取各网络节点的历史运行数据，以及各网络节点发生重定向的情况，基于获取信息，对各网络节点的历史运行数据进行调整，根据调整结果对各网络节点的数据处理容率进行预测；所述S10包括：S101：以时间间隔d对选取的网络节点历史运行时间段[h，t]进行划分，得到若干个时间划分区域，对各网络节点发生重定向的时间点，以及各网络节点在各重定向时间点的重定向对象进行获取，将获取的重定向时间点落在匹配的时间划分区域内；S102：在各划分点对编号为i的网络节点的历史网络流量进行采集，得到历史网络流量集Mi，Mi={x1i,x2i,…,xmi}，将集合Mi中存储的xji替换为x´ji；当重定向对象为编号为k的网络节点时： ；当重定向对象为编号为i的网络节点时： ；其中，j=1,2,…,m，表示按照时间先后顺序对各划分点进行的编号，i=1,2,…,n，表示目标网络区域内存在的各网络节点对应的编号，xji、xmi分别表示在编号为j、m的划分点采集的编号为i的网络节点的历史网络流量值，wi→k表示从编号为i的网络节点重定向至编号为k的网络节点所需消耗的网络流量值，wk→i表示编号为i的网络节点接收编号为k的网络节点发出的重定向网络请求时所消耗的网络流量值，k=1,2,…,n且k≠i，rjk=0或rjk=e，当rjk=0时，表示编号为j的划分点对应的时间划分段内存在与重定向对象k对应的重定向时间，当rjk=e时，表示编号为j的划分点对应的时间划分段内不存在与重定向对象k对应的重定向时间；得到的历史网络流量集为M´i，M´i={x´1i,x´2i,…,x´mi}；S103：对于集合M´i，若x´ji＞R×ui，则对集合M´i中存储的x´ji进行标记，若0≤x´ji≤R×ui，则无需对集合M´i中存储的x´ji进行标记，基于标记处理结果，对各网络节点的数据处理容率进行预测，其中，ui表示编号为i的网络节点能够消耗的最大网络流量，R表示比例系数；S20：对各网络节点的实时运行数据进行采集，基于采集信息，对各网络节点的网络数据优化指数进行预测；S30：对各网络节点的待优化网络数据进行确定；S40：对待优化网络数据进行优化管理。

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