组件发布及基于图形化机器学习算法平台的组件构建方法、图形化机器学习算法平台技术

本申请提供了一种组件发布及基于图形化机器学习算法平台的组件构建方法、图形化机器学习算法平台。图形化机器学习算法平台能够将功能模型发布或构建为新的组件，因此，在用户需要重复使用某一项功能的情况下，可以直接使用新的组件，而无需再重复建立功能模型，从而方便用户的使用。

Component publishing and component building method based on graphical machine learning algorithm platform, and graphical machine learning algorithm platform.

This application provides a component publishing method and a graphical machine learning algorithm platform based on graphical machine learning algorithm platform. A graphical machine learning algorithm platform can publish or build a functional model into a new component. Therefore, a new component can be used directly without repeating a functional model to facilitate the user's use, when the user needs to repeat a certain function.

【技术实现步骤摘要】
组件发布及基于图形化机器学习算法平台的组件构建方法、图形化机器学习算法平台
本申请涉及电子信息领域，尤其涉及一种组件发布及基于图形化机器学习算法平台的组件构建方法、图形化机器学习算法平台。
技术介绍
图形化机器学习算法平台为一种用户交互性平台，能够向用户提供建模功能，组件是图形化机器学习算法平台的基本单位。用户将组件组成有序的流程，从而建立具有一定功能的模型。例如，图1所示为用户建立的一个分析用户流失数据功能的模型，其中，椭圆形图标表示组件，椭圆形图标的名称例如拆分-1以及随机森林等表示组件运行的算法。用户将这些组件使用箭头连接组成有序的流程，即建立起一个分析用户流失数据的模型。然而，如果用户需要再次使用该功能，还需要重新建立该功能模型。
技术实现思路
申请人在研究的过程中发现，如果能将建立的功能模型在图形化机器学习算法平台发布或构建为新组件，则再次需要该功能的情况下，可以直接选择该新组件，而无需重复建立该功能模型。本申请提供了一种组件发布方法及基于图形化机器学习算法平台的组件构建方法、图形化机器学习算法平台，目的在于解决如何在图形化机器学习算法平台发布或构建新组件的问题。为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：一种组件发布方法，包括：在接收到将功能模型发布为新组件的指令后，依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端；确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值；将所述功能模型发布为所述新组件。可选的，所述确定所述功能模型中组件的必选参数的唯一标识包括：在接收到选择所述功能模型中的组件的指令后，显示该组件的可视化界面；通过所述可视化界面接收所述组件的必选参数的唯一标识。可选的，所述可视化界面包括：所述该组件的必选参数配置控件的配置界面，所述必选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述必选参数的配置指令。可选的，所述可视化界面还包括：可选参数配置控件的配置界面，所述可选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述可选参数的配置指令。可选的，所述将所述功能模型发布为所述新组件包括：向所述新组件输入测试数据，并运行所述新组件；向所述功能模型输入所述测试数据，并运行所述功能模型；如果所述新组件在运行后输出的数据与所述功能模型在运行后输出的数据相同，则将所述功能模型发布为所述新组件。一种基于图形化机器学习平台的组件创建方法，包括：图形化机器学习平台在接收到新组件创建指令后，依据已建立的功能模型创建新组件，所述新组件中的各个组件的必选参数具有唯一标示，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值。可选的，所述依据已建立的功能模型创建新组件包括：确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，并依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端，以创建所述新组件。一种图形化机器学习算法平台，包括：输入输出确定模块，用于在接收到将功能模型发布为新组件的指令后，依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端；标识确定模块，用于确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值；发布模块，用于将所述功能模型发布为所述新组件。可选的，所述标识确定模块用于确定所述功能模型中组件的必选参数的唯一标识包括：所述标识确定模块具体用于，在接收到选择所述功能模型中的组件的指令后，显示该组件的可视化界面；并通过所述可视化界面接收所述组件的必选参数的唯一标识。可选的，所述标识确定模块用于显示该组件的可视化界面包括：所述标识确定模块具体用于，显示所述该组件的必选参数配置控件的配置界面，所述必选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述必选参数的配置指令。可选的，所述可视化界面还包括：可选参数配置控件的配置界面，所述可选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述可选参数的配置指令。可选的，所述发布模块用于将所述功能模型发布为所述新组件包括：所述发布模块具体用于，向所述新组件输入测试数据，并运行所述新组件；向所述功能模型输入所述测试数据，并运行所述功能模型；如果所述新组件在运行后输出的数据与所述功能模型在运行后输出的数据相同，则将所述功能模型发布为所述新组件。一种图形化机器学习算法平台，包括：组件创建模块，用于在接收到新组件创建指令后，依据已建立的功能模型创建新组件，所述新组件中的各个组件的必选参数具有唯一标示，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值。可选的，所述组件创建模块用于依据已建立的功能模型创建新组件包括：所述组件创建模块具体用于，确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，并依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端，以创建所述新组件。本申请所述的方法及图形化机器学习算法平台，通过将功能模型发布或构建为新组件，在用户需要重复使用某一项功能的情况下，可以直接使用新的组件，而无需再重复建立功能模型，从而方便用户的使用。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为用户建立的一个分析用户流失数据功能的模型的示意图；图2为本申请实施例公开的一种组件发布方法的流程图；图3为本申请实施例公开的图形化机器学习算法平台接收将功能模型发布为新组件的指令的示意图；图4为本申请实施例公开的超级组件的配置过程与运行过程的对照示意图；图5为本申请实施例公开的基础组件的可视化界面的示意图；图6为本申请实施例公开的必选参数配置控件的配置界面的示意图；图7为本申请实施例公开的组件发布方法的流程示例图；图8为本申请实施例公开的超级组件的使用示意图；图9为本申请实施例公开的图形化机器学习算法平台的结构示意图。具体实施方式本申请提供的一种组件发布或构建方法，可以应用在图形化机器学习算法平台，目的在于，将由图形化机器学习算法平台原有的组件构建的功能模型，发布或构建为新的组件。为了便于区分，本申请的实施例中，将图形化机器学习算法平台原有的组件称为基础组件，将由基础组件发布或构建而成的新组件称为超级组件。其中，基础组件可以为实现单一算法的组件，也可以为由多个实现单一算法的组件组合而成的组件。下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图2为本申请实施例公开的一种组件发布方法，包括以下步骤：S201：图形化机器学习算法平台基于用户的操作指令，得到待构建为超级组件的功能模型。S201的具体实现方式可以参见现有技术，这里不再赘述。S202：图形化机器学习算法平台接收将功能模型发布为新组件的指令。举例说明，图3所示为用户在图形化机器学习算法平台已经建立好的流程，框选部分为待构建为超本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种组件发布方法，其特征在于，包括：在接收到将功能模型发布为新组件的指令后，依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端；确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值；将所述功能模型发布为所述新组件。

【技术特征摘要】
1.一种组件发布方法，其特征在于，包括：在接收到将功能模型发布为新组件的指令后，依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端；确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值；将所述功能模型发布为所述新组件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述功能模型中组件的必选参数的唯一标识包括：在接收到选择所述功能模型中的组件的指令后，显示该组件的可视化界面；通过所述可视化界面接收所述该组件的必选参数的唯一标识。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可视化界面包括：所述该组件的必选参数配置控件的配置界面，所述必选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述必选参数的配置指令。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可视化界面还包括：可选参数配置控件的配置界面，所述可选参数配置控件用于在所述新组件运行的过程中，接收对所述可选参数的配置指令。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述功能模型发布为所述新组件包括：向所述新组件输入测试数据，并运行所述新组件；向所述功能模型输入所述测试数据，并运行所述功能模型；如果所述新组件在运行后输出的数据与所述功能模型在运行后输出的数据相同，则将所述功能模型发布为所述新组件。6.一种基于图形化机器学习平台的组件创建方法，其特征在于，包括：图形化机器学习平台在接收到新组件创建指令后，依据已建立的功能模型创建新组件，所述新组件中的各个组件的必选参数具有唯一标示，所述唯一标识用于所述新组件在运行过程中识别所述必选参数的值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据已建立的功能模型创建新组件包括：确定所述功能模型中的组件的必选参数的唯一标识，并依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输入端和输出端，以创建所述新组件。8.一种图形化机器学习算法平台，其特征在于，包括：输入输出确定模块，用于在接收到将功能模型发布为新组件的指令后，依据所述功能模型中组件的连接关系，确定所述新组件的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷宗雄，李博，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY