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當前，新型網(wǎng)絡應用不斷涌現(xiàn)，用戶對不同類型應用的通信需求也呈現(xiàn)出多樣化和個性化的特點．面向用戶頻繁產(chǎn)生和變化的通信需求，網(wǎng)絡服務提供商（lnternet service provider，簡稱ISP）通常以不斷地購買及部署大量新型的專用網(wǎng)絡設備的方式來應對，導致其運營成本高昂，資源浪費嚴重，網(wǎng)絡建設與發(fā)展的可持續(xù)性差．對此，從軟件角度出發(fā)，考慮路由功能重用，通過選擇合適的路由功能，在通信路徑上為應用合成定制化的路由服務，滿足用戶差異化的需求．基于網(wǎng)絡功能虛擬化（network function virtualization，簡稱NFV）和軟件定義網(wǎng)絡（software-defined networking，簡稱SDN），提出了一種自適應路由服務合成機制，運用軟件產(chǎn)品線技術構建路由服務產(chǎn)品線，作為路由功能選擇和路由服務優(yōu)化的基礎．基于機器學習，運用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)構建路由服務離線模式和在線模式兩階段學習模型。對路由功能選擇及組合進行持續(xù)學習和優(yōu)化，實現(xiàn)路由服務的定制化目標，以提高用戶的服務體驗．進行了仿真實現(xiàn)。研究結果表明。所提出的模型是可行和有效的．
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