摘要： 基于現(xiàn)有的機器視覺技術(shù),針對水果的腐爛檢測受到水果形狀、大小、顏色影響而提取困難的問題,以蘋果為研究對象,在機械自動化采摘時提出基于信息融合技術(shù)的蘋果腐爛識別檢測方法,檢測蘋果腐爛區(qū)域以便后續(xù)進行自動化處理。為了較好地分割蘋果腐爛部分,提出一種基于活躍度的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法,選擇采用兩個位置像素的聯(lián)合概率密度定義的灰度共生矩陣,不僅描述了像素灰度信息,還描述了灰度空間分布信息,可以有效用來度量圖像的復(fù)雜程度,較好地實現(xiàn)蘋果腐爛分割。應(yīng)用結(jié)果表明,采用改進的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法較好地實現(xiàn)了蘋果腐爛區(qū)域檢測。

摘要： 針對智慧校園可視化平臺進行系統(tǒng)設(shè)計,提出用戶活躍度和軌跡相似度算法,構(gòu)建用戶畫像模型,最后對提出的智慧校園可視化平臺算法進行測試分析。結(jié)果顯示,優(yōu)化后的用戶相似度算法更能為精確,能夠較好的度量移動軌跡相似性。提出的特征選擇算法的分類結(jié)果準確度較高,優(yōu)于其他算法,集成模型的標簽預(yù)測準確率明顯優(yōu)于簡單分類器,二級融合模型的準確率在一級Stacking的基礎(chǔ)上又提升了3%。

摘要： 市場主體是經(jīng)濟的力量載體,也是支撐未來的“青山”。今年全國兩會,全國人大代表,湖南省委統(tǒng)戰(zhàn)部副部長、省工商聯(lián)黨組書記劉事青在接受記者采訪時表示,要繼續(xù)扎根市場主體,從根上澆水施肥,在激發(fā)市場主體活力上持續(xù)發(fā)力,讓“青山”常在,生機盎然。2021年,我國市場主體達1.5億戶,企業(yè)活躍度保持在70%左右,近十年凈增1億戶。億萬市場主體的磅礴力量推動我國經(jīng)濟總量的增長,承載了7億多人就業(yè)的基本盤。

摘要： 文章基于2000—2019年中國省級面板數(shù)據(jù),采用函數(shù)型熵權(quán)、函數(shù)型方差和函數(shù)型泰爾指數(shù)方法,實證分析我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的動態(tài)演進與時空分異特征,檢驗總體差異和地域差異的源頭。結(jié)果表明:(1)樣本期內(nèi)中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度呈波動上升態(tài)勢,總體保持“經(jīng)濟發(fā)展—要素投入—成果產(chǎn)出—社會環(huán)境”影響力梯度遞減分布格局。(2)中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的靜態(tài)絕對水平具有區(qū)域異質(zhì)性,呈“東—西—中”依次遞減分布格局,但在動態(tài)提升勢能上并無明顯差距。(3)區(qū)域內(nèi)差異對我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度總體差異的貢獻率較高,經(jīng)濟發(fā)展和要素投入是區(qū)域內(nèi)差異產(chǎn)生的主導(dǎo)因子。

摘要： 基于2020年度江門市企業(yè)公示信息核查數(shù)據(jù),借鑒原國家工商總局企業(yè)活躍度評價方法,構(gòu)建企業(yè)活躍度評價模型,對江門市企業(yè)活躍度進行計算和分析,針對存在的問題提出相應(yīng)政策建議。

摘要： 兩江四岸五彩斑斕的燈光,好吃街里讓人食欲大開的美食,商場商圈內(nèi)琳瑯滿目的貨物商品,精彩紛呈的夜間特色活動……伴隨流光溢彩的山城夜景,多樣的消費場景和體驗場景,充分展示了“不夜重慶”的夜間經(jīng)濟獨特魅力。夜間經(jīng)濟是一座城市的煙火氣,更是一座城市經(jīng)濟開放度、活躍度和可持續(xù)發(fā)展水平的重要體現(xiàn)。近年來,重慶將推動夜間經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展作為擴大消費、繁榮市場和建設(shè)國際消費中心城市的重要抓手,不斷豐富夜間消費業(yè)態(tài),升級打造33條市級夜市街區(qū),形成“夜味”“夜養(yǎng)”“夜賞”“夜玩”“夜購”的“五夜”業(yè)態(tài)。

摘要： 為了解決車聯(lián)網(wǎng)(IoV)中因車輛高速移動和拓撲結(jié)構(gòu)多變導(dǎo)致的車輛間數(shù)據(jù)傳輸鏈路不穩(wěn)定甚至中斷的問題,提出一種活躍度感知的社交車輛分簇算法.在簇頭(CH)篩選過程中,考慮由相對加速度、速度和相對距離構(gòu)成的移動相似性分值以及由興趣相似度定義的社交相似性分值,加權(quán)求和得到車輛相似性分值.利用基數(shù)排序算法排序并篩選出分值最高者作為簇頭候選者(CHc),保證集群的穩(wěn)定性.引入由車輛歷史數(shù)據(jù)處理量和車輛請求資源次數(shù)構(gòu)成的活躍度的概念,通過對其進行判斷,從簇頭候選者中篩選出真正有社交意愿和能力的簇頭,提升簇內(nèi)親密度.使用OMNet++平臺進行仿真,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)算法相比,采用所提算法,能使得集群在保持穩(wěn)定性的同時,親密度有所提升.

摘要： 當前頗為流行的抖音平臺,其特點可以概括為以下5點:短小精悍、內(nèi)容有趣;互動強、社交黏度高;草根性;搞笑娛樂性強;剪輯手法有創(chuàng)意等。抖音平臺的用戶量大,能夠進行精準推送,且用戶邊界不斷拓展,用戶豐富多元化,活躍度高,使用頻次高,使得用戶對抖音平臺的使用粘合度強。

摘要： 本統(tǒng)計期(2022年5月5日-5月11日)期末,滬深兩市融資余額14,465.91億元,融券余額為811.86億元,兩融合計為15,277.77億元,比期初增加約93.81億元。4月底,兩融活躍度回落至2014年以來的最低點,而在五一假期過后,隨著滬深兩市成交額重回萬億大關(guān),資金情緒也出現(xiàn)回暖跡象。從行業(yè)角度看,本期多達22個行業(yè)獲得凈買入,其中化工、電子、有色金屬、汽車、銀行及食品飲料共計6個行業(yè)凈買入金額超10億元,凈流入最多的化工行業(yè)獲凈買入資金26.3億元。

摘要： 真實專業(yè)的視頻內(nèi)容,價值凸顯。昆明第一代富人區(qū)在哪兒?酸辣粉攤位前,主播李皎指著旁邊“新迎”的老小區(qū),給出答案:在人均工資僅200元的年代,該小區(qū)一套80平方米的房總價10萬元。學(xué)校近、物業(yè)貼心、自帶游泳池,這些條件吸引著當?shù)馗缓乐脴I(yè)安家。這條42秒短視頻的評論區(qū),抖音用戶回憶起童年美食“豆花米線”、小學(xué)逃課、電動車被盜等種種與該樓盤相關(guān)的經(jīng)歷。李皎是房產(chǎn)類抖音賬號“七月的昆明”主理人。通過實地探訪類短視頻,她積累了5000個本地高活躍度用戶。

摘要： 分析MOOC課程論壇活躍度不高的原因和論壇的特點,對比論壇與常規(guī)問答系統(tǒng)的區(qū)別,提出活躍度的量化衡量指標.對東北大學(xué)MOOC平臺軟件工程和電工學(xué)兩門課程的論壇數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,計算課程論壇的活躍度,結(jié)合課程作業(yè)和測試等教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置情況及視頻播放行為和作業(yè)提交等活動特征,分析課程論壇活躍度的影響因素,給出有助于提高論壇活躍度的建議.

摘要： 在代碼評審中,評論者對代碼貢獻請求的審閱和評論可以有效地幫助決策者的評審工作然而,由于開源項目自由參與和貢獻請求數(shù)量較多,貢獻請求可能被相關(guān)評論者忽視,無法及時得到評論如果可以為貢獻請求進行評論者推薦,可以較好地提醒甚至吸引相關(guān)評論者進行評論本文首先對影響評論者選擇貢獻請求的因素進行分析,發(fā)現(xiàn)評論者所評論的貢獻請求的提交時間普遍具有聚集性進而提出基于活躍度的評論者推薦方法ABRec基于GitHub平臺上10個項目的公開數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果顯示ABRec在進行Top3推薦時,查準率和查全率達到0.27～0.59和0.43～0.82,與基準方法相比分別提高了23.5％～180％和22.8％～200％.

摘要： 近年來,對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)成為互聯(lián)網(wǎng)的焦點,BitTorrent作為應(yīng)用非常廣泛的P2P文件分發(fā)系統(tǒng)而備受關(guān)注.BitTorrent在文件分發(fā)過程中將文件分片,然后依靠多個下載節(jié)點互相交換這些分片,最終達到使下載節(jié)點均獲得全部分片的目的.在選擇與哪些節(jié)點分發(fā)分片的過程中,存在Tracker服務(wù)器端節(jié)點選擇算法和下載節(jié)點端節(jié)點選擇算法兩個核心算法.在原有算法中,BitTorrent通過隨機選擇節(jié)點構(gòu)建了一個覆蓋網(wǎng)絡(luò).但很多對BitTorrent系統(tǒng)的研究表明,傳統(tǒng)的節(jié)點選擇算法還沒有達到最優(yōu),在系統(tǒng)性能等很多方面還存在可以改進的地方.本文改進了原有BitTorrent系統(tǒng)的Tracker服務(wù)器端節(jié)點選擇算法,在Tracker端選擇出活躍度更適合的節(jié)點建立起一個更智能的覆蓋網(wǎng)絡(luò).新的智能覆蓋網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點更能符合請求節(jié)點的需求,幫助請求節(jié)點更加高效的完成下載任務(wù).經(jīng)試驗驗證,改進后的節(jié)點選擇算法可以縮短文件的下載時間,提高網(wǎng)絡(luò)的分發(fā)效率,提升系統(tǒng)的性能.

摘要： 股東畫像構(gòu)建旨在快速了解股東市場行為背后的真實偏好特征,最終指導(dǎo)外部投資者的投資決策.由于十大流通股東頻繁的市場行為常會引發(fā)股票價格的異常波動,且他們總能近乎精確地把握交易時機,因此股東畫像的構(gòu)建是一項有意義的工作.該文分析了十大流通股東投資行為,從活躍度、偏好特征兩個方面構(gòu)建股東畫像,將股東按性質(zhì)劃分為個人、機構(gòu)、基金,并分別對3類股東從全集角度構(gòu)建畫像.此外,還提出了標記股東特征的一些方法,并討論了處理股東特征時可能遇到問題及應(yīng)對措施.

摘要： 目的：報告北京市通州區(qū)2016年結(jié)核病患者移動督導(dǎo)管理應(yīng)用程序(Application,App)的使用情況,分析應(yīng)用過程中存在的問題并提出建議,為其他地區(qū)應(yīng)用該App提供經(jīng)驗分享. 方法：介紹結(jié)核助手App和結(jié)核醫(yī)生App的基本功能,并對2016年北京市通州區(qū)264例結(jié)核病患者和20名醫(yī)生應(yīng)用App的情況進行描述性分析,率的比較采用x2檢驗,以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義. 結(jié)果：2016年本研究患者App安裝率為83.33％(220/264),醫(yī)生App安裝率為100.00％(20/20).其中女性患者安裝率為92.77％(77/83),高于男性患者[79.01％(143/181)],差異有統(tǒng)計學(xué)意義(x2=7.76,P=0.005);＜35歲患者安裝率為90.34％(131/145),高于≥35歲患者[74.79％(89/119)],差異有統(tǒng)計學(xué)意義(x2=11.39,P=0.001).App應(yīng)用平均日活躍度為24.94％(10096/40481),規(guī)律服藥點擊率為18.64％(41/220),App應(yīng)用活躍患者率為28.18％(62/220).患者提問題917個,醫(yī)生應(yīng)答率為100.00％,其中及時應(yīng)答率為75.03％(688/917). 結(jié)論：2016年結(jié)核病患者移動督導(dǎo)管理App通州區(qū)試點應(yīng)用情況良好.男性和中老年患者App安裝率較低,App應(yīng)用活躍度和規(guī)律服藥點擊率有待提高.

摘要： 社會網(wǎng)絡(luò)中,社會交往成本通常不可直觀計算,但是其成本大小的統(tǒng)計結(jié)果卻會對公民行為產(chǎn)生很大的影響.為此,在分析公民社交活躍度及其社會資源認知特性差異的基礎(chǔ)上,借鑒社會計算思想,量化研究社會交往成本,構(gòu)建了持續(xù)性人際合作關(guān)系(Human Sustained Partnership,簡稱HSP)網(wǎng)絡(luò)模型,模擬仿真出社會交往成本隨公民交往活躍度變化而改變的動態(tài)規(guī)律.仿真結(jié)果表明,HSP模型可以讓人們對社交網(wǎng)絡(luò)行為有更為一般化的認識.

摘要： 針對低功耗藍牙面臨DoS攻擊威脅的問題,結(jié)合熵理論,建立了活躍度模型,依據(jù)此模型設(shè)計了低功耗藍牙DoS攻擊檢測方案,該方案選取多因素構(gòu)造活躍量,用活躍度反映活躍量的分布規(guī)律,并通過分析活躍度的變化實現(xiàn)對DoS攻擊行為的檢測.理論分析與實驗結(jié)果表明,該方案能有效檢測通信中的DoS攻擊,同時具有較小的存儲和計算開銷,適合應(yīng)用于低功耗藍牙中.

摘要： 選取南京市夫子廟商業(yè)步行街區(qū)作為研究案例,對商業(yè)步行街商業(yè)界面的空間特征和行人的停留活動進行數(shù)據(jù)收集,分析商業(yè)界面的空間特征對行人的停留活動的影響.研究表明:商業(yè)步行街的透明度、功能密度對吸引商業(yè)性停留活動有積極影響,店面密度對吸引社會性停留活動有積極影響,而步行街的寬度則是影響各類步行停留活動的關(guān)鍵因素.最后對商業(yè)步行街商業(yè)界面的設(shè)計提出建議.

摘要： 本文從發(fā)展成員館、注冊用戶數(shù)、發(fā)出申請量及成員館使用排行榜四個方面，探討CASHL華中區(qū)域文獻傳遞服務(wù)發(fā)展態(tài)勢。要控制睡眠館的增加?；謴?fù)有潛力睡眠館的活躍度，加大宣傳推廣力度和廣度，多途徑多角度宣傳和推廣CASHIL的資源與服務(wù)，持續(xù)、主動關(guān)注成員館運行情況，加強與各成員館溝通反饋。

摘要： 在采用傳統(tǒng)文本算法處理微博等短文本信息時,因微博自身具有的信息主動推送、噪聲點信息較多和時間特征性強等特點,往往會碰到處理效率低下,準確率低等問題.本文針對這些問題進行了深入分析后,提出了包括信息焦點度、相關(guān)度和活躍度的多維度評價模型.實驗結(jié)果證明,提出的多維度評價模型在短文本熱點數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)上達到了較好的性能.

摘要： 本公開關(guān)于一種活躍狀態(tài)的預(yù)測方法以及活躍度閾值的確定方法，該方法包括：獲取對象在歷史時間段內(nèi)訪問業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的訪問特征數(shù)據(jù)；根據(jù)訪問特征數(shù)據(jù)與對象訪問業(yè)務(wù)的時間間隔之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定對象在預(yù)測期內(nèi)的各個預(yù)測時間段的活躍概率；基于對象在預(yù)測期內(nèi)的各個預(yù)測時間段的活躍概率，確定對象在預(yù)測期內(nèi)的活躍預(yù)測時間段的個數(shù)期望值；比較活躍預(yù)測時間段的個數(shù)期望值與對象對應(yīng)的第一閾值，并根據(jù)比較結(jié)果確定對象在預(yù)測期內(nèi)的活躍狀態(tài)，本公開至少解決相關(guān)技術(shù)中難以確定用戶在未來時間段內(nèi)訪問應(yīng)用程序的活躍狀態(tài)的問題。

摘要： 本公開關(guān)于一種活躍狀態(tài)的預(yù)測方法以及活躍度閾值的確定方法，該方法包括：獲取對象在歷史時間段內(nèi)訪問業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的訪問特征數(shù)據(jù)；根據(jù)訪問特征數(shù)據(jù)與對象訪問業(yè)務(wù)的時間間隔之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定對象在預(yù)測期內(nèi)的各個預(yù)測時間段的活躍概率；基于對象在預(yù)測期內(nèi)的各個預(yù)測時間段的活躍概率，確定對象在預(yù)測期內(nèi)的活躍預(yù)測時間段的個數(shù)期望值；比較活躍預(yù)測時間段的個數(shù)期望值與對象對應(yīng)的第一閾值，并根據(jù)比較結(jié)果確定對象在預(yù)測期內(nèi)的活躍狀態(tài)，本公開至少解決相關(guān)技術(shù)中難以確定用戶在未來時間段內(nèi)訪問應(yīng)用程序的活躍狀態(tài)的問題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種活躍廣告的活躍度預(yù)估方法及裝置，包括：在檢測到活躍度計算指令后，確定需要計算活躍度的所有活躍廣告；獲取與所有活躍廣告相匹配的活躍度計算模型并根據(jù)活躍度計算模型計算每個活躍廣告的活躍度；確定需要計算活躍度的所有活躍廣告具體是從統(tǒng)計出的所有廣告中篩選在目標時間內(nèi)投放的廣告或者在目標時間內(nèi)投放且在目標時間之前的預(yù)設(shè)時間段內(nèi)投放的廣告作為活躍廣告?？梢?，實施本發(fā)明能夠提供活躍廣告的確定方式，且在確定活躍廣告之后根據(jù)活躍廣告相匹配的活躍度計算模型對活躍廣告的活躍度進行個性化預(yù)估，有利于更加準確的分析活躍廣告的廣告投放效果以及為調(diào)整廣告投放策略提供更加準確的參考依據(jù)。

摘要： 本發(fā)明公開了對非活躍廣告進行活躍度預(yù)估的方法及裝置，包括：根據(jù)活躍度計算指令從統(tǒng)計出的所有廣告中篩選所有非活躍廣告；獲取相匹配的活躍度計算模型并根據(jù)活躍度計算模型計算每個非活躍廣告的活躍度；其中，根據(jù)活躍度計算指令從統(tǒng)計出的所有廣告中篩選所有非活躍廣告具體是確定活躍度計算指令所指示的目標時間并從統(tǒng)計出的所有廣告中篩選未在以目標時間確定出的時間段內(nèi)投放或連續(xù)投放的廣告作為非活躍廣告?？梢?，實施本發(fā)明能夠提供非活躍廣告的確定方式且在確定非活躍廣告之后根據(jù)相匹配的活躍度計算模型對其活躍度進行個性化預(yù)估，有利于更加準確的分析非活躍廣告的廣告投放效果以及為調(diào)整廣告投放策略提供更加準確的參考依據(jù)。

摘要： 本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈、共識機制、PBFT應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于共識參與度和交易活躍度的改進PBFT共識方法，包括以下步驟，步驟1、進行節(jié)點的初始化工作，給節(jié)點編號并設(shè)置節(jié)點的可信度初始值為0；步驟2、客戶端向主節(jié)點發(fā)送交易請求，直到到達第一次的主節(jié)點切換；步驟3、運行優(yōu)化的視圖切換協(xié)議選舉出主節(jié)點；步驟4、基于優(yōu)化的視圖切換協(xié)議和優(yōu)化的一致性共識協(xié)議處理客戶端請求。本發(fā)明的有益效果在于：增強了主節(jié)點選舉的隨機性和安全性，有效抵御惡意節(jié)點攻擊；根據(jù)主節(jié)點的可信度來簡化節(jié)點通信的復(fù)雜度；設(shè)置窗口期，提高了誠實節(jié)點參與共識過程的公平性；將節(jié)點交易活躍度作為節(jié)點權(quán)益，激勵活躍節(jié)點維護區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)安全穩(wěn)定。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于哈希計數(shù)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)活躍度評估方法，采用Coco Sketch這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計各個節(jié)點的信息，完成對各類數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計，并使用最小堆來對信息進行排序。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了相應(yīng)的系統(tǒng)活躍度評價算法，從多個角度對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的系統(tǒng)活躍度進行綜合評價，最終，將得到的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點活躍度信息進行整理，并將結(jié)果以可視化的方式展示出來，完成對其活躍度的綜合評估。本發(fā)明設(shè)計了相應(yīng)的統(tǒng)計算法，完成了對各類數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計，最后將結(jié)果進行可視化，綜合評估網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的活躍度。

摘要： 本發(fā)明提供了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域的一種非侵入式WEB應(yīng)用活躍度監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟S10、在監(jiān)控設(shè)備創(chuàng)建一活躍度計算規(guī)則；步驟S20、監(jiān)控設(shè)備基于安裝的監(jiān)控探針，分別獲取應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以及負載均衡設(shè)備對應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng)日志、數(shù)據(jù)庫日志以及負載均衡日志；步驟S30、基于所述活躍度計算規(guī)則、應(yīng)用系統(tǒng)日志、數(shù)據(jù)庫日志以及負載均衡日志計算得到第一活躍度、第二活躍度以及第三活躍度；步驟S40、基于所述第一活躍度、第二活躍度以及第三活躍度計算得到WEB應(yīng)用活躍度。本發(fā)明的優(yōu)點在于：實現(xiàn)在不影響應(yīng)用服務(wù)器性能的前提下，對WEB應(yīng)用活躍度進行批量的監(jiān)測，進而極大的提升了WEB應(yīng)用活躍度監(jiān)測的質(zhì)量和效率。

摘要： 本申請涉及一種開源項目活躍度的計算方法、裝置和計算機設(shè)備。該方法包括：對目標開源項目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個評價指標的指標值進行計算，得到目標開源項目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的第一活躍度值；根據(jù)預(yù)設(shè)的衰減函數(shù)、目標衰減常數(shù)以及預(yù)設(shè)周期對應(yīng)的參數(shù)值，計算目標開源項目的衰減權(quán)重；根據(jù)第一活躍度值以及衰減權(quán)重得到目標開源項目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的第二活躍度值。本發(fā)明實施例通過獲取能夠全面體現(xiàn)活躍度的多種評價指標的指標值，可以全面、完整地計算該開源軟件項目的初始活躍度，以及通過根據(jù)衰減權(quán)重與第一活躍度計算的第二活躍度值，是符合時間階段性變化的活躍度，保證了計算活躍度的準確性。

摘要： 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)異常掃描領(lǐng)域，尤其涉及基于流量和活躍度分析的網(wǎng)絡(luò)異常掃描方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，方法為，將采集的計算機網(wǎng)絡(luò)線路中的IP的數(shù)據(jù)交互信息存儲至redis緩存庫中，并對其進行異常掃描，將異常IP地址找出，同時通過異常過濾步驟根據(jù)用戶實際的需求確定異常的閾值，將未達到設(shè)定的異常閾值的異常IP地址排除掉，進而有針對性地滿足用戶地需求，在過濾完成后，在一段時間內(nèi)實時動態(tài)追蹤異常IP地址，將持續(xù)時間長地異常IP地址進行特征化分析，分析出異常的特征，同時，將未達到異常閾值的異常IP地址進行匯總并進行低頻率的追蹤。因此，本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)異常掃描技術(shù)掃描效率低和無法掃描出不敏感的異常行為的問題。

摘要： 本申請實施例提供了一種案例活躍度檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：每個案例執(zhí)行集合對應(yīng)一個單位時間段，每個案例執(zhí)行集合包括在相應(yīng)單位時間段內(nèi)執(zhí)行的測試案例的測試案例標識和活躍特征信息，故在需要確定一段時間內(nèi)的測試案例的案例活躍度時，可以直接基于預(yù)設(shè)時間條件獲取相應(yīng)的多個單位時間段對應(yīng)的目標案例執(zhí)行集合，并將多個目標案例執(zhí)行集合合并，獲得一段時間內(nèi)的測試案例的案例活躍度，從而提高檢測案例活躍度的靈活性和效率，在軟件測試領(lǐng)域，擴展了評估案例活躍度的使用場景。