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一种浏览器数据进行机器学习后评估业务系统性能的方法 

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申请/专利权人:中国电力科学研究院有限公司

摘要:本发明公开了一种浏览器数据进行机器学习后评估业务系统性能的方法,使用大量真实数据进行训练得到收敛的机器学习模型之后,该机器学习模型就可以使用,编程人员在完成测试页面的编程之后,编程人员可以将该页面输入到机器学习模型当中,则该机器学习模型就可以输出该测试页面对应的标签,这个标签为一个数值,该数值再加上默认的单位,则就为该测试页面的实际响应时间。之后,将实际响应时间和编程人员使用测试环境得到的测试响应时间进行比较,如果实际响应时间和测试响应时间的差值在第一预定范围之内,则认为该测试页面的实际响应时间可以参照测试响应时间,即将所述测试响应时间确定为所述测试页面的真实响应时间。

主权项:1.一种浏览器数据进行机器学习后评估业务系统性能的方法,其特征在于,包括:将完成编辑的测试页面输入预先训练好的机器学习模型,确定测试页面的实际响应时间,其中所述机器学习模型基于预先收集的样本集训练得到,所述样本集包括多组数据,每组数据由每一样本页面和所述样本页面实际对应的响应时间组成;将所述测试页面的实际响应时间与编程人员使用测试环境得到的测试响应时间进行比较,判断实际响应时间与测试响应时间的第一差值是否在第一预定范围之内;当第一差值在第一预定范围之内时,将所述测试响应时间确定为所述测试页面的真实响应时间;当第一差值在预定范围之外时,从多个候选页面中确定与所述测试页面最为相似的页面作为比较页面,获取比较页面的比较响应时间,将实际响应时间与所述比较响应时间进行比较,如果实际响应时间与所述比较响应时间的第二差值在第二预定范围之内,则确定所述测试页面测试通过,反之则否;其中所述从多个候选页面中确定与所述测试页面最为相似的页面作为比较页面,获取比较页面的比较响应时间,包括:获取所述测试页面中使用的各种函数;在服务器中收集到的样本页面中查找与所述测试页面中使用的各种函数最为相似的页面作为比较页面;获取所述比较页面的标签,将所述标签加上默认的单位则得到所述比较页面的比较响应时间。

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