本公開涉及計算機，尤其涉及一種多網融合的數據處理方法、裝置、設備、介質及程序產品。
背景技術：
1、隨著信息技術的高速發展，電信網、廣播電視網與互聯網在接入層和業務層逐步趨于融合，形成了“多網共存、多業務并行”的復雜網絡環境。三網融合為用戶提供了豐富的多媒體通信與信息服務，但也帶來了網絡結構復雜化、資源分配沖突和運維管理難度增加等問題。不同網絡體系采用不同的協議標準與數據接口，導致網絡之間的互聯互通效率低，數據采集口分散、格式不統一，運維人員難以及時掌握全局運行狀態。
2、現有網絡管理系統大多依賴靜態配置與人工策略調整，缺乏對多源動態流量的實時分析能力。當網絡發生突發擁塞或鏈路延遲時，傳統系統無法進行跨網協同調度，容易出現帶寬浪費和服務質量下降的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本公開的目的在于提出一種多網融合的數據處理方法、裝置、設備、介質及程序產品，以解決或部分解決上述問題。
2、基于上述目的，本公開第一方面提供了一種多網融合的數據處理方法，包括：
3、獲取多個系統中的數據流量信息，對所述數據流量信息進行預處理及時空對齊，得到針對所述多個系統的多個數據序列；
4、獲取所述多個數據序列的流量統計特征向量，基于注意力加權算法對所述多個系統的所述流量統計特征向量進行特征融合，得到融合特征向量及網絡狀態識別結果；
5、基于所述融合特征向量及對應的所述網絡狀態識別結果、所述多個系統的所述流量特征向量，生成第一網絡帶寬資源分配策略；
6、基于所述第一網絡帶寬資源分配策略，對所述多個系統中的網絡帶寬資源執行帶寬分配、路由調整及鏈路切換中的至少一項。
7、在一些實施例中，所述對所述數據流量信息進行預處理及時空對齊，包括：
8、對所述數據流量信息進行無效數據過濾、格式轉換、清洗及標準化處理中的至少一項；
9、以時間為索引對所述多個系統的所述數據流量信息進行數據對齊。
10、在一些實施例中，所述基于注意力加權算法對所述多個系統的所述流量統計特征向量進行特征融合，得到融合特征向量，包括：
11、獲取上下文向量；
12、確定所述上下文向量與各系統的所述流量統計特征向量的點積運算結果；
13、基于各系統對應的點積運算結果與所述多個系統對應的點積運算結果之和的比值，確定各系統對應的權重；
14、基于各系統對應的權重及所述流量統計特征向量進行加權計算，得到所述融合特征向量。
15、在一些實施例中，所述基于所述融合特征向量及對應的所述網絡狀態識別結果、所述多個系統的所述流量統計特征向量，生成第一網絡帶寬資源分配策略，包括：
16、將所述融合特征向量及對應的所述網絡狀態識別結果、所述多個系統的所述流量統計特征向量輸入第一模型，基于所述第一模型的輸出信息確定所述第一網絡帶寬資源分配策略；
17、其中，所述第一模型的更新過程包括：
18、基于所述融合特征向量及對應的所述網絡狀態識別結果、所述多個系統的所述流量統計特征向量構建所述第一模型的狀態向量；
19、基于所述狀態向量，構建所述第一模型的動態向量，所述動態向量表征對所述多個系統的第二網絡帶寬資源分配策略；
20、執行所述狀態向量對應的所述第二網絡帶寬資源分配策略，并通過所述第一模型的獎勵函數對所述第二網絡帶寬資源分配策略的執行效果進行評價，其中所述獎勵函數被配置為以最大化帶寬利用率、最小化時延及最小化丟包率中的至少一項為目標；
21、基于評價結果對所述第一模型進行參數更新。
22、在一些實施例中所述的方法，還包括：基于預設的約束條件執行所述狀態向量對應的所述第二網絡帶寬資源分配策略；
23、所述約束條件包括以下至少之一：
24、響應于所述多個系統中第一系統的網絡延遲持續時間超過第一預設時長，將所述第一系統中正在執行的第一鏈接遷移至除所述第一系統以外的其他系統；
25、響應于所述第一系統的網絡延遲持續時間小于第二預設時長且持續穩定第三預設時長，將所述第一鏈接遷回所述第一系統，所述第二預設時長小于所述第一預設時長；
26、設置每次執行帶寬分配所調整的網絡帶寬資源的比例小于或等于第一預設值；
27、響應于所述多個系統中第二系統的實時負載率超過第二預設值，提高所述第二系統執行所述網絡帶寬資源分配策略的優先級。
28、在一些實施例中，所述基于所述第一網絡帶寬資源分配策略，對所述多個系統中的網絡帶寬資源執行帶寬分配、路由調整及鏈路切換中的至少一項，還包括：
29、基于所述多個系統中的用戶的業務行為特征、優先級和網絡占用情況確定用戶類型；
30、基于所述多個系統中所述數據流量信息的業務類型確定業務優先級類型；
31、基于所述第一網絡帶寬資源分配策略以及所述用戶類型和/或所述業務優先級類型，確定與用戶匹配的第三網絡帶寬資源分配策略；
32、基于所述第三網絡帶寬資源分配策略，對所述多個系統中的網絡帶寬資源執行帶寬分配、路由調整及鏈路切換中的至少一項。
33、本公開第二方面提供了一種多網融合的數據處理裝置，包括：
34、系統服務模塊，被配置為：獲取多個系統中的數據流量信息，對所述數據流量信息進行預處理及時空對齊，得到針對所述多個系統的多個數據序列；
35、行為分析模塊，被配置為：獲取所述多個數據序列的流量統計特征向量，基于注意力加權算法對所述多個系統的所述流量統計特征向量進行特征融合，得到融合特征向量及網絡狀態識別結果；
36、策略調度模塊，被配置為：基于所述融合特征向量及對應的所述網絡狀態識別結果、所述多個系統的所述流量特征向量，生成第一網絡帶寬資源分配策略；
37、策略執行模塊，被配置為：基于所述第一網絡帶寬資源分配策略，對所述多個系統中的網絡帶寬資源執行帶寬分配、路由調整及鏈路切換中的至少一項。
38、本公開的第三方面提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面所述的多網融合的數據處理方法。
39、本公開的第四方面提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令用于使所述計算機執行第一方面所述的多網融合的數據處理方法。
40、本公開第五方面提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序指令，當所述計算機程序指令在計算機上運行時，使得計算機執行如第一方面所述的多網融合的數據處理方法。
41、從上面所述可以看出，本公開提供的多網融合的數據處理方法、裝置、設備、介質及程序產品，通過獲取多個網絡系統中的數據流量信息并進行預處理及時空對齊得到針對多個系統的多個數據序列，獲取多個數據序列的流量統計特征向量，基于注意力加權算法對多個系統的流量統計特征向量進行特征融合，得到融合特征向量及網絡狀態識別結果，基于融合特征向量及對應的網絡狀態識別結果、多個系統的所述流量特征向量，生成第一網絡帶寬資源分配策略；基于第一網絡帶寬資源分配策略，對多個系統中的網絡帶寬資源執行帶寬分配、路由調整及鏈路切換中的至少一項，實現跨網融合場景下的資源動態分配與自學習優化，能夠顯著提升系統的網絡感知、智能調度和遠程管理能力。