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龙图腾网获悉源有限公司申请的专利用于优化在计算机网络上交易的路由的系统和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：CN112513903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：201980044952.4，技术领域涉及：G06Q20/10；该发明授权用于优化在计算机网络上交易的路由的系统和方法是由伊利亚·杜宾斯基;摩西·塞尔芬;达纳·利维;本·阿尔贝尔;塔尔·雷格夫;尼尔·切尔沃尼;什穆埃尔·乌尔;迈克尔·帕斯特纳克设计研发完成，并于2019-05-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于优化在计算机网络上交易的路由的系统和方法在说明书摘要公布了：一种用于在计算机网络内路由交易的方法和系统可以包括：接收在计算机网络的两个节点之间路由交易的请求；从交易请求中提取特征向量FV，该特征向量包括与请求的交易相关联的至少一个特征；基于提取的FV，将请求的交易与聚类模型中的交易集群相关联；基于FV，从多个可用路线中选择用于请求的交易的最优路线；和根据选择来路由请求的交易。

本发明授权用于优化在计算机网络上交易的路由的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种在计算机网络的节点之间路由交易的系统，每节点经由一个或更多个链路连接到至少一个另外的节点，所述系统包括： 聚类模型； 一个或多个神经网络； 路由引擎；和 至少一个处理器， 其中，所述至少一个处理器被配置成： 从交易请求中提取特征向量FV，所述FV包括至少一个特征； 累积包括所述FV的多个FV，每个FV包括与相应的接收的路由交易相关联的至少一个特征； 通过所述聚类模型，根据所述至少一个特征将包括所述FV的所述多个FV聚类到多个集群，其中聚类所述多个FV包括将无监督式机器学习预期最大化EM算法应用于所述多个FV，其中所述多个集群中的每个集群与一个或多个所述神经网络中的相应神经网络相关联，并且其中所述神经网络中的每一个被配置为从多个可用路线中选择用于与相应集群相关联的至少一个特定路由交易的至少一个路由路径，并且其中所述神经网络中的每一个基于源自于与关联于相应集群的所述至少一个特定路由交易相类似的一个或多个路由交易的数据进行训练； 基于所请求的路由交易与所述多个集群中的集群的关联，将至少一个群体特性GC归属于所述请求的路由交易，其中所述GC包括计算资源的可用性； 将至少所述FV和所述GC作为输入提供给所述神经网络中的至少一个； 计算多个可用路线中的每个路线的至少一个成本度量，其中，所述至少一个成本度量至少包括预期等待时间，并且将至少一个成本度量作为输入提供给所述神经网络中的至少一个；以及 对一组源偏好权重进行扰动，以产生一组或更多组扰动的偏好权重； 其中，被配置成从所述多个可用路线中选择用于所请求的交易的至少一个路由路径的至少一个所述神经网络基于所述FV、所述GC、所述一组或更多组扰动的偏好权重和计算出的所述至少一个成本度量来实时选择所述至少一个路由路径， 并且其中，所述路由引擎被配置成根据所述选择，在所述计算机网络的两个节点之间路由所述请求的交易，所述路由使用选自下列项的组中的一个或多个路由协议：内部网关路由协议IGRP、增强型内部网关路由协议EIGRP、路由信息协议RIP、边界网关协议BGP和外部网关协议EGP，其中所述路由引擎被配置成在传输控制协议互联网协议TCPIP包中包括元数据，并且其中路由所述交易包括通过TCP连接发送TCPIP包。

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