专利名称：：业务判别方法、装置及系统的制作方法
技术领域：
：本发明涉及一种业务判别方法，特别是一种提高业务判别效率、减少系统负荷的业务判别方法；本发明还涉及一种业务判别装置，特别是一种对接入业务进行类型判别的装置；本发明还涉及一种业务判别系统，特别是一种减少负荷和提高运行容量的系统，属于无线通信
技术领域：
。
背景技术：
：网络和终端技术的发展，用户使用移动数据业务可以享受到的业务质量指标(如带宽、时延等)越来越高。实际应用中需要对各种业务进行判别，并根据判别的业务类型对不同业务实现基于该业务的流量统计、策略控制、内容计费等操作。在现网运营多种数据业务同时存在的情况下，如彩信、JAVA下载、WAP浏览等，不同的数据业务有不同的收费策略，需要完成精细的、区分到业务的数据流量统计，以满足基于内容的流量计费的需要，对不同的流量按照不同的费率的进行收费，因此，业务判别效率的高低对于后续操作带来较大的影响，如果业务判别效率过低，会影响后续的流量统计、策略控制、内容计费等操作。现有的业务判别方法如图l所示，主要通过对不同业务进行业务特征匹配，并标识出每个业务的类型；在对新的业务连接进行类型判别时，根据各个业务的类型特征顺序进行匹配。如图1所示，共有N种业务特征，新的业务连接需要同N种业务特征顺序匹配，当流量特征与某一业务类型特征匹配时，将流量标识为相应业务的类型，业务判别结束；如果新的业务与N种业务特征均不匹配，则标识为默认流量。判别结束以后，根据不同的运营需求进行流量统计、策略控制、内容计费等操作。在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题在现网运营过程中，会出现默认流量占较大比重的情况，如果利用现有的业务判别方法，默认业务类型的流量每次都需要经过多次匹配操作(如图1每次默认业务需要经过N次匹配)，解包数量上升，导致系统的负载加重，并影响系统了容量，业务判别效率低、系统负荷过大。
发明内容本发明的第一个方面是提供一种业务判别方法，用以解决现有业务判别方式在默认流量占较大比重的情况下效率较低、系统负载较大的问题，实现提高判别效率、减小系统负载的目的。本发明的第二个方面是提供一种业务判别装置，用以解决现有的业务判别装置业务判别效率低，解包数量较多，系统的负载过大的问题，实现提高判别效率、减小系统负载的目的。本发明的第三个方面是提供一种业务判别系统，用以解决现有的业务判别系统业务判别效率低，解包数量较多，系统的负载过大的问题，实现提高判别效率、减小系统负载的目的。为了实现本发明第一个方面，本发明一些实施方式的业务判别方法包括统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。上述技术方案中，在一定时间间隔内对当前业务访问次数进行统计，抽取出若干个访问次数较多的业务的判别特征，并将访问次数较多的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列，按照一定的次序进行提前判别，如果访问次数较多的业务在现有的业务特征判别队列中为默认业务类型，利用现有的业务判别方式需要对所有业务特征进行判断之后才能对业务标识为默认业务类型，利用本发明第一方面的实施方式可以有效提高业务判别效率，减小了系统负载。为了实现本发明第二个方面，本发明一些实施方式的业务判别装置包括接口模块，与处理模块连接，用于接收外部的业务接入及统计的更新的默认业务判别特征信息，输出处理模块的业务判别结果；存储模块，与处理模块连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块，与存储模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，将与存储模块的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块的业务特征判别队列；根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。与现有的判别装置不同，本发明二个方面实施例的业务判别装置需要将统计的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列对原有的业务特征判别队列进行更新，后续接入业务按照一定的次序进行提前判别，如果访问次数较多的业务在现有的业务特征判别队列中为默认业务类型，利用现有的业务判别方式需要对所有业务特征进行判断之后才能对业务标识为默认业务类型，利用本发明第一方面的实时方式可以有效提高业务判别效率，减小了系统负载。为了实现本发明第三个方面，本发明一些实施方式的业务判别系统包括业务服务器及业务统计和业务判别装置，其中业务统计装置，与业务判别装置及各业务服务器连接，用于统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征，并将更新的业务判别特征发送给业务判别装置；业务判别装置，与业务统计装置连接，将更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。本发明第三方面的实施方式提供了一种基于业务统计模块对当前业务访问次数的统计、并在业务判别模块中对业务判别顺序进行动态的调整，在业务判别模块中按照一定的次序对新的默认业务特征进行提前判别，从而有效的提高了判别效率、减小了系统负载。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。图1为现有的业务判别方法流程图2为本发明第一方面业务判别方法实施例一流程图3为本发明第一方面业务判别方法中业务匹配的实施例一流程图4为本发明第一方面业务判别方法中业务匹配的实施例二流程图5为本发明第二方面业务判别装置实施例一结构示意图6为本发明第二方面业务判别装置实施例二结构示意图7为本发明第二方面业务判别装置实施例三结构示意图8为本发明第二方面业务判别装置实施例四结构示意图9为本发明第三方面业务判别系统实施例结构示意图。具体实施例方式参见图2,为本发明第一方面业务判别方法实施例一流程图。本实施例包括步骤1:统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；步骤2:将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；步骤3:利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。一定时间内统计各种业务类型的访问次数，在该时间间隔结束时，统计出业务访问次数最多的前M种业务类型(M的值可根据需要设定)，抽取出前M种业务类型对应的业务判别特征，计算出该时间间隔内该M种业务单位时间的平均访问次数，生成默认业务判别特征列表，如表一所示表一默认业务判别特征列表<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>其中，表一中的单位时间可以根据需要选取；时间间隔可根据需要灵活设置不同的值，如可以根据当前的业务接入变化状态动态调整，当业务状态变化较大时，可以减小时间间隔设定值；当业务接入比较稳定时，可以增大时间间隔设定值。其中，业务特征是指具有特定的IP数据包3、4层特征，或是访问相同的服务器，具有相同的URL特征；需要说明的是，默认业务类型包含多种业务类型，每种业务类型都具有自己的业务判别规则或特征。在一定时间间隔内对当前业务访问次数进行统计，抽取出若干个访问次数较多的业务的判别特征，并将访问次数较多且与现有业务特征不同的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列，按照一定的次序进行提前判别，如果访问次数较多的业务在现有的业务特征判别队列中为默认业务类型，利用现有的业务判别方式需要对所有业务特征进行判断之后才能对业务标识为默认业务类型，通过本实施例可以提前对默认流量较多的默认业务进行提前判断，从而有效提高业务判别效率，减小了系统负载。在收到默认业务判别特征列表以后，应该直接删除现有业务判别队列中的默认业务判别特征，为将更新的默认业务判别特征加入业务判别特征列表做准备。在收到默认业务判别特征列表以后，将业务访问次数最多的前M种业务类型对应的业务判别特征，即表一中M种默认业务判别特征与现有的所有业务特征，如图1中N种业务特征进行对比，假设M种默认业务判别特征与现有的N种业务特征有P种判别特征相同，则将剩余M-p种不同的默认业务判别特征按照一定的次序加入到原有的业务特征判别队列中。将不同的默认业务判别特征加入到原有的业务特征判别队列中有多种方式，下面通过图3和图4对加入原有业务特征队列的方法进行举例说明，这并不意味着将不同的默认业务判别特征加入到原有的业务特征判别队列中只能按两种顺序加入，本领域的普通技术人员应当了解，下文所提供的具体实施方案只是多种优选用法中的一些示例，任何通过统计访问次数，将访问量排名较多的几种业务类型特征将不同的默认业务判别特征加入到原有的业务特征判别队列中，并根据加入后的业务特征判别队列进行业务判别的实施方式均应在本发明技术方案所要求保护的范围之内。第一种排列方式如图3所示，图3为将不同的默认业务判别特征排列在现有的业务特征判别队列中的所有业务特征之前，即默认业务特征判别优于原有业务特征，插入原来所有业务特征之前，并按照默认业务特征优于原有业务特征进行判别如图3所示，将M-p种不同的默认业务判别特征按照单位时间访问次数由高到低排列，当新的业务连接符合该M-p种默认业务特征时，均标识为默认业务类型，在不满足M-p种默认业务判别特征之后，再对接入的业务进行是否符合原有的N中业务特征的判别。第二种排列方式为通过与原有业务类型比较单位时间内业务访问次数的多少，按照业务访问次数的多少将默认业务特征判别与原有业务特征判别队列中的业务特征进行混合排列即比较与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征单位时间内业务类型的访问次数；在收到默认业务判别特征列表(如表一)之后，假设原有业务类型共有N种，由统计结果计算出单位时间原有N种业务的访问次数统计表，如表二所示表二单位时间业务接入次数统计表业务类型单位时间业务访问次数业务类型lCountl业务类型2Coimt2业务类型3Count3......业务类型NCountN按照单位时间业务访问次数的多少，将与原有的N种业务特征均不同的M-p种默认业务类型与N种原有业务类型进行混合排序，并按照排序结果调整业务判别次序，即访问次数较多的业务判别优先进行，访问次数较少的业务判别随后进行。下面结合图4对第二种加入方式进行举例说明。假设原有N4种业务判别类型，在收到统计生成的更新的默认业务判别特征表时，根据统计结果计算出3种原有业务单位时间内的平均访问次数分别为16、5、18;更新的默认业务判别特征共有M-3种，经过与原有业务判别特征的对比，发现p-l种默认业务判别特征与原有的业务特征l相同，因此剩余M-p-2种默认业务判别特征，且这2种默认业务判别特征单位时间业务访问次数分别为20、8，将原有业务类型和这2种默认业务类型进行混合排序，调整相应的业务判别次序，如表三所示表三默认业务与现有业务混合排列<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>如图4所示，在默认业务与现有业务混合排列以后，将原有业务的接入次数清零，重新对访问次数进行累加，直到再次收到默认业务判别特征列表。对接入的业务按照默认业务判别特征与原有业务特征访问次数的高低对新的业务连接进行业务判别，即按照默认业务判别特征1、原有业务判别特征3、原有业务判别特征l、默认业务判别特征2、原有业务判别特征2的判别顺序进行判别在不满足所有的业务判别特征之后，对接入的业务标识为默认业务类型，并根据判断的结果对接入的业务进行相应业务类型的操作。从上述的业务判别方式可看出，本发明的各实施例将访问次数较多且与现有业务特征不同的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列，按照一定的次序进行提前判别，提前对默认流量较多的默认业务进行提前判断，从而有效提高业务判别效率，减小了系统负载。参见图5，为本发明第二方面业务判别装置实施例一结构示意图。本实施例包括接口模块1,与处理模块3连接，用于接收外部的业务接入及统计的更新的默认业务判别特征信息，输出处理模块3的业务判别结果；存储模块2,与处理模块3连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块3，与存储模块2及接口模块1连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块2的业务特征进行比较，将与存储模块2的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块2的业务特征判别队列；根据存储模块2的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。与现有的判别装置不同，本发明二个方面实施例的业务判别装置需要将统计的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列对原有的业务特征判别队列进行更新，后续接入业务按照一定的次序进行提前判别，如果访问次数较多的业务在现有的业务特征判别队列中为默认业务类型，利用现有的业务判别方式需要对所有业务特征进行判断之后才能对业务标识为默认业务类型，利用本发明第一方面的实时方式可以有效提高业务判别效率，减小了系统负载。参见图6，为本发明第二方面业务判别装置实施例二结构示意图。与图5类似，但是对处理模块3进一步细化，如图6，处理模块包括比较子模块32，与业务特征排列子模块33及存储模块2连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，删除更新的默认业务判别特征中与所述业务特征相同的判别特征；业务特征排列子模块33,与比较子模块32及存储模块2连接，用于删除现有的业务特征判别队列中的默认业务判别特征，将与所有业务特征均不相同的更新的默认业务判别特征和存储^^块中的业务特征进行顺序排列，将排列结果发送到存储模块更新存储模块的业务特征判别队列；业务判别子模块31,与存储模块2连接，根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。图5和图6实施例中，还可以包括访问统计列表模块，与接口模块、处理模块和存储模块连接，用于根据一定时间内各种业务类型的访问次数统计满足存储模块中的业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表，通过处理模较，根据比较结果按照如图4实施例所述的方式混合排列，从而对接入的业务进行类型判断。图7为本发明第二方面业务判别装置实施例三结构示意图。图7与图5不同，图7实施例包括接口模块l',与处理模块3'连接，用于接收外部的业务接入信息，输出处理模块2'的业务判别结果；统计模块4',与处理模块3'及接口模块1'连接，用于统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；统计模块还可包括定时子模块，用于设置定时统计业务访问次数的时间间隔；存储模块2',与处理模块3'连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块3',与存储模块2'连接，用于删除现有的业务特征判别队列中的默认业务判别特征，将更新的默认业务判别特征与存储模块2'的业务特征进行比较，将与存储模块2'的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块的业务特征判别队列；根据存储模块2'的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。本实施例中加入了统计模块，即图5-图6实施例中是由外部功能模块或装置对各业务的访问次数进行统计，本实施例中将统计功能纳入业务判别装置中，作为业务判别装置的一个功能实体，实现一体化的业务判别功能。图8为本发明第二方面业务判别装置实施例四结构示意图。图8与图7类似，但还包括访问统计列表模块5',与统计模块4'和存储模块连2'接，用于根据一定时间内各种业务类型的访问次数统计满足存储模块中的业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表。图7和图8实施例中还可包括列表子模块，与处理模块连接，用于根据一定时间内统计的各种业务类型的访问次数，计算单位时间内访问次数排名靠前的业务类型的平均访问次数，生成包含默认业务判别特征及单位时间业务访问次数的默认业务判别特征表.图9为本发明第三方面业务判别系统实施例结构示意图。本实施例包括业务服务器l-业务服务器n，每种业务服务器对应一种业务类别；业务统计装置，与业务判别装置及业务服务器1-业务服务器n连接，用于统计n个业务服务器一定时间内n种业务类型对应的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征，并将更新的业务判别特征发送给业务判别装置；业务判别装置，与业务统计装置连接，将更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，才艮据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。在一定时间间隔内，由业务统计模块统计各种业务类型的访问次数，在该时间间隔结束时，统计出业务访问次数排名靠前的M种业务类型，抽取出对应的业务判别特征，并计算出该时间间隔内该M种业务单位时间的平均访问次数，生成默认业务判别特征列表。业务统计装置可设置统计间隔定时器，统计间隔定时器的值可以根据业务统计模块当前的业务接入变化状态动态调整。业务统计模块在一个时间间隔结束后(即定时器超时后)，将生成的默认业务判别特征列表通过某种方式告知业务判别模块，业务判别装置和业务统计装置可通过一反向业务接口，由业务统计装置通过该接口定期向业务判别装置发送默认业务判别特征列表，业务判别装置根据该默认业务判另U特征列表将默认业务判别特征按照一定的次序插入原有业务判别队列。具体的插入顺序可参见图2-图4中业务判别方法实施例的说明。业务判别装置根据装置内存储的业务判别队列，对新的业务访问进行类型判别，业务判別装置可以设置于现有无线分组业务(GeneralPacketRadioService,简称GPRS)中的GGSN,以实现相应的业务判别功能。业务统计装置对各业务服务器被访问的次数进行统计，例如现有的WAP网关实现了部分业务统计的功能，本实施例中业务统计装置可以在现有的WAP网关基础上加入反向业务接口以实现与图9中业务判别装置进行业务判别特征的更新。需要说明的是，业务判别装置和业务统计装置是功能不同的逻辑实体，可能位于不同的网络实体，也可能位于同一网络实体内。图9中业务判别装置的结构可以为图5-图8业务判别装置实施例的结构，具体可参见图5-图8中对业务判别装置的说明，不再赘述。上述实施方式提供了一种基于业务统计模块对当前业务访问次数的统计、并在业务判别模块中对业务判别顺序进行动态的调整的技术方案，在业务判别模块中按照一定的次序对新的默认业务特征进行提前判别，从而有效的提高了判别效率、减小了系统负载。本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括R0M、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前迷实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。权利要求1.一种业务判别方法，其特征在于，包括统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。2.根据权利要求1所述的业务判别方法，其特征在于，还包括根据一定时间内各种业务类型的访问次数，计算单位时间内访问次数排名靠前的业务类型的平均访问次数，生成包含默认业务判别特征及单位时间业务访问次数的默认业务判别特征表。3.根据权利要求1所述的业务判别方法，其特征在于，生成更新的业务特征判别队列操作之前还包括删除现有的业务特征判别队列中的默认业务判别特征。4.根据权利要求1-3所述的任一业务判别方法，其特征在于，所述将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列具体为将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默_〖人业务判别特征排列在现有的业务特征判别队列中的所有业务特征之前。5.根据权利要求4所述的业务判别方法，其特征在于，所述更新的默认业务判别特征按照单位时间内访问次数的高低顺序排列在现有的业务特征判别队列中的所有业务特征之前。6.根据权利要求2所述的业务判别方法，其特征在于，还包括统计一定时间内现有的业务特征判别队列中的满足现有业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问现有业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表。7.根据权利要求2或6所述的业务判别方法，其特征在于，所述将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列生成更新的业务特征判别队列具体为比较与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征单位时间内业务类型的访问次数；按照访问次数的排列结果对所述更新的默认业务判别特征和现有的业务特征进行混合排列，生成更新的业务特征判别队列。8.一种业务判别装置，其特征在于，包括接口模块，与处理模块连接，用于接收外部的业务接入及统计的更新的默认业务判别特征信息，输出处理模块的业务判别结果；存储模块，与处理模块连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块，与存储模块及接口模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，将与存储模块的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块的业务特征判别队列；根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特4i匹配。9.根据权利要求8所述的业务判别装置，其特征在于，所述处理模块包括比较子模块，与业务特征排列子模块及存储模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，删除更新的默认业务判别特征中与所述业务特征相同的判别特征；业务特征排列子模块，与比较子模块及存储模块连接，用于删除现有的业务特征判别队列中的默认业务判别特征，将与所有业务特征均不相同的更新的默认业务判别特征和存储模块中的业务特征进行顺序排列，将排列结果发送到存储模块更新存储模块的业务特征判别队列；业务判别子模块，与存储模块连接，根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。10.根据权利要求8或9所述的业务判别装置，其特征在于，还包括访问统计列表模块，与接口模块和存储模块连接，用于根据一定时间内各种业务类型的访问次数统计满足存储模块中的业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表。11.一种业务判别装置，其特征在于，包括接口模块，与处理模块连接，用于接收外部的业务接入信息，输出处理模块的业务判别结果；统计模块，与处理模块及接口模块连接，用于统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；存储模块，与处理模块连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块，与存储模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，将与存储模块的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块的业务特征判别队列；根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。12.根据权利要求11所述的业务判别装置，其特征在于，所述处理模块包括比较子模块，与业务特征排列子模块及存储模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，删除更新的默认业务判别特征中与所述业务特征相同的默认业务判别特征；业务特征排列子模块，与比较子模块及存储模块连接，用于删除现有的业务特征判别队列中的默认业务判别特征，将与所有业务特征均不相同的更新的默认业务判别特征和存储模块中的业务特征进行顺序排列，将排列结果发送到存储模块更新存储模块的业务特征判别队列；业务判别子模块，与存储模块连接，根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。13.根据权利要求11或12所述的业务判别装置，其特征在于，所述统计模块还包括列表子模块，与处理模块连接，用于根据一定时间内统计的各种业务类型的访问次数，计算单位时间内访问次数排名靠前的业务类型的平均访问次数，生成包含默认业务判别特征及单位时间业务访问次数的默认业务判别特征表。14.根据权利要求11或12所述的业务判别装置，其特征在于，还包括访问统计列表模块，与统计模块和存储模块连接，用于根据一定时间内各种业务类型的访问次数统计满足存储模块中的业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表。15.根据权利要求14所述的业务判别装置，其特征在于，所述统计模块还包括定时子模块，用于设置定时统计业务访问次数的时间间隔。16.—种业务判别系统，包括业务服务器，其特征在于，还包括业务统计装置，与业务判别装置及各业务服务器连接，用于根据各个业务服务器统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征，并将更新的业务判别特征发送给业务判别装置；业务判别装置，与业务统计装置连接，将更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。17.根据权利要求16所述的业务判别系统，其特征在于，所述业务判别装置包括接口模块，与处理模块连接，用于接收外部的业务接入及统计的更新的默认业务判别特征信息，输出处理模块的业务判别结果；存储模块，与处理模块连接，用于存储不同业务类型的业务特征及业务特征判别队列；处理模块，与存储模块连接，用于将更新的默认业务判别特征与存储模块的业务特征进行比较，将与存储模块的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入存储模块的业务特征中，更新存储模块的业务特征判别队列；根据存储模块的业务特征判别队列对接入的业务进行业务特征匹配。18.根据权利要求17所述的业务判别系统，其特征在于，所述业务判别装置还包括访问统计列表模块，与统计模块和存储模块连接，用于根据一定时间内各种业务类型的访问次数统计满足存储模块中的业务特征的业务类型的访问次数，计算单位时间内访问业务的平均访问次数，生成包含业务类型及单位时间业务访问次数的业务访问次数统计表。19.根据权利要求16-18所述的任一业务判别系统，其特征在于，所述业务统计装置设置于WAP网关的内部。20.根据权利要求16-18所述的任一业务判别系统，其特征在于，所述业务判别装置设置于GGSN功能实体的内部。21.—种业务判别系统，包括至少一个业务服务器，其特征在于，还包括权利要求11-15所述的任一业务判别装置，所述业务判别装置与业务服务器连接，用于统计业务服务器相对应的业务特征、更新业务特征判别队列并对接入的业务进行业务特征判别。22.根据权利要求21所述的业务判别系统，其特征在于，所述业务判别装置设置于GGSN功能实体的内部。全文摘要本发明涉及一种业务判别方法、装置及系统。其中，该方法包括统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。将访问次数较多的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列进行提前判别，解决现有业务判别方式在默认流量占较大比重的情况下效率较低、系统负载较大的问题。文档编号H04M3/24GK101355772SQ200710119490公开日2009年1月28日申请日期2007年7月25日优先权日2007年7月25日发明者孙少陵,孙金霞,林华生,彬魏申请人:中国移动通信集团公司