1.一種會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，基于所述關(guān)鍵特征變量、正樣本和負樣本，使用機器學習算法對初始模型進行訓練，得到會話閾值預(yù)測模型，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，將所述歷史會話性能指標數(shù)據(jù)分為正樣本和負樣本，包括：
4.如權(quán)利要求1所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，根據(jù)特征分析方法從所述歷史會話性能指標數(shù)據(jù)中選擇與會話性能相關(guān)的關(guān)鍵特征變量，包括：
5.如權(quán)利要求1中所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，實時監(jiān)控當前的會話性能指標數(shù)據(jù)，基于所述關(guān)鍵特征變量和所述會話閾值預(yù)測模型，自適應(yīng)生成并動態(tài)調(diào)整會話數(shù)閾值，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，根據(jù)所述初始會話數(shù)閾值和所述閾值調(diào)整模式生成最終的會話數(shù)閾值，包括：
7.如權(quán)利要求6所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，其特征在于，基于所述初始會話數(shù)閾值和所述閾值調(diào)整模式，為不同類型的操作根據(jù)重要性和資源消耗情況設(shè)定最低閾值、最高閾值和警戒線閾值之后，還包括：
8.一種會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)裝置，其特征在于，所述會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)裝置包括：
9.一種會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)設(shè)備，其特征在于，所述會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)設(shè)備包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可以在所述處理器上運行的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)程序，所述會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法的步驟。
10.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)上存儲有會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)程序，所述會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的會話數(shù)閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法的步驟。