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大數(shù)據(jù)過濾無效與風險號碼

直達客戶，提升轉(zhuǎn)化

近年來，關于是否可以將機器學習方法應用到汕頭電銷防封軟件中的討論吸引了眾多汕頭電銷防封軟件從業(yè)人員的關注。與此同時，許多人也從汕頭電銷防封軟件最基礎問題——路由問題著手，嘗試通過實踐檢驗這一討論的可行性。

一直以來，路由選擇都是汕頭電銷防封軟件工程中的重要一環(huán)，傳統(tǒng)的路由策略一般以最短跳數(shù)為轉(zhuǎn)發(fā)路徑，汕頭電銷防封軟件設備沒有能力采集數(shù)據(jù)包在轉(zhuǎn)發(fā)過程中經(jīng)歷的具體信息（如排隊時延、隊列擁塞狀況、流量到達速率等等）［1］。其次，傳統(tǒng)路由策略還存在收斂慢的缺陷，由于相鄰交換機之間的信息交換是有一定間隔的，因此當某條鏈路或節(jié)點出現(xiàn)故障時，汕頭電銷防封軟件不能及時感知，就會造成大量數(shù)據(jù)包重傳，加劇汕頭電銷防封軟件擁塞的情況發(fā)生。

軟件定義汕頭電銷防封軟件的出現(xiàn)，數(shù)控分離的思想使得實時獲取汕頭電銷防封軟件真實狀態(tài)變?yōu)榭赡堋Ｍㄟ^基于數(shù)據(jù)平面可編程語言P4的帶內(nèi)汕頭電銷防封軟件遙測框架［2-3］，數(shù)據(jù)平面可以實時收集數(shù)據(jù)包在數(shù)據(jù)平面轉(zhuǎn)發(fā)過程中的汕頭電銷防封軟件狀態(tài)信息，并將其封裝在數(shù)據(jù)包頭中。這樣不僅不需要控制平面的干預，還減少了大量汕頭電銷防封軟件探測包帶來的開銷。數(shù)據(jù)平面收集的大量信息全部交由控制器處理，如此龐大的數(shù)據(jù)量怎樣才能行之有效地轉(zhuǎn)化為路由配置呢？若通過人工建模必將消耗大量的人力和物力資源，而且由于汕頭電銷防封軟件狀態(tài)難以預測，模型建立很難做到普適性。而機器學習擅長解決模型復雜、人工建模困難的問題，因此將機器學習應用到汕頭電銷防封軟件工程中不失為一個好的解決方案。