数据模型的运行方法、运行系统和存储介质技术方案

本发明专利技术实施方式公开了数据模型的运行方法、运行系统和存储介质。该方法包括：输入第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中；输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分。本发明专利技术实施方式将拆分后的子模型分别布置在不同方，可以保护数据分析服务关联方的知识产权。而且，本发明专利技术实施方式还具有多种部署方式，应用灵活。

Running Method, Running System and Storage Medium of Data Model

The embodiment of the invention discloses the operation method, the operation system and the storage medium of the data model. The method includes: input the first data to the first sub-model, run the first sub-model to generate the first intermediate value, send the first intermediate value to the data model provider, where the first sub-model is arranged in a portable data analysis device, input the first intermediate value to the second sub-model, run the second sub-model to generate the calculation result, and then send the calculation to the data model provider. The results are sent to the portable data analysis device, in which the second sub-model is arranged on the data model provider, the first sub-model and the second sub-model are split parts of the same data model. According to the embodiment of the present invention, the separated sub-models are arranged in different parties, which can protect the intellectual property rights of the data analysis service related parties. Moreover, the embodiment of the present invention has a variety of deployment modes and flexible application.

【技术实现步骤摘要】
数据模型的运行方法、运行系统和存储介质
本专利技术涉及数据分析
，特别是涉及一种数据模型的运行方法、运行系统和存储介质。
技术介绍
当前，数据分析的概念和重要性越来越被人们所认可。比如，对于一个工厂而言，若要实现数据分析，通常需要为该工厂建设信息技术(InformationTechnology，IT)基础设施。而且，在数据分析领域，数据分析服务的关联方通常包括服务提供方(可以称为提供方)和服务的享受方(可以称为用户)。提供方提供数据模型，用户提供数据模型的输入数据，数据模型的输出结果可以供用户作出各种决策。在数据分析服务中，如何保护提供方和用户的知识产权是一个紧迫的问题。比如，用户期望保护用户数据，以免在享受数据分析服务的过程中被提供方获取用户数据；提供方期望保护数据模型，以免在提供数据分析服务的过程中被提供方获取数据模型。
技术实现思路
本专利技术实施方式提出一种数据模型的运行方法、运行系统和存储介质。本专利技术实施方式的技术方案如下：本专利技术实施方式提出的数据模型的运行方法，该方法包括：输入第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中；输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分。在一个实施方式中，该方法还包括：基于训练数据训练出所述数据模型。在一个实施方式中，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，将所述训练数据发送到所述数据模型提供方；在所述数据模型提供方，基于所述训练数据训练得到所述数据模型。在一个实施方式中，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：在所述便携式数据分析设备中设置第一子模型；利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，输入所述训练数据到所述第一子模型，运行所述第一子模型生成第一训练值，将所述第一训练值发送到所述数据模型提供方；在所述数据模型提供方，基于所述第一训练值训练得到所述第二子模型。在一个实施方式中，还预先包括：在所述数据模型提供方，将所述数据模型拆分为所述第一子模型和所述第二子模型；将所述第一子模型发送到所述便携式数据分析设备中。在一个实施方式中，所述第一子模型包含聚合算法、特征提取算法、可颠倒的随机变换函数或自动编码器。在一个实施方式中，当第一子模型为所述第二子模型的自变量时，所述第二子模型为所述数据模型。在一个实施方式中，还包括：设置数据模型处理进程，所述数据模型处理进程包含在所述便携式数据分析设备中执行的数据分析进程及在所述数据模型提供方执行的数据分析进程，其中：所述在便携式数据分析设备中执行的数据分析进程用于使能所述第一子模型在所述便携式数据分析设备中接收所述第一数据，并将运行所述第一子模型后生成的所述第一中间值传输到所述数据模型提供方；所述在数据模型提供方执行的数据分析进程用于使能所述第二子模型基于所述第一中间值计算所述计算结果。在一个实施方式中，所述数据模型处理进程还包含：在所述便携式数据分析设备中执行的数据获取进程和数据预准备进程，以及在所述数据模型提供方执行的数据呈现进程。本专利技术实施方式提出的数据模型的运行系统，包括：便携式数据分析设备，布置有第一子模型，用于输入第一数据到所述第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，发送所述第一中间值；数据模型提供方，布置有第二子模型，用于接收所述第一中间值，输入所述第一中间值到所述第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分。在一个实施方式中，所述便携式数据分析设备，还用于设置第一子模型，输入训练数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一训练值，将所述第一训练值发送到所述数据模型提供方；所述数据模型提供方，还用于基于所述第一训练值训练得到所述第二子模型。在一个实施方式中，所述便携式数据分析设备，还用于接收训练数据，将所述训练数据发送到所述数据模型提供方；所述数据模型提供方，还用于基于所述训练数据训练得到所述数据模型。在一个实施方式中，所述数据模型提供方，还用于将所述数据模型拆分为所述第一子模型和所述第二子模型，将所述第一子模型发送到所述便携式数据分析设备。在一个实施方式中，当第一子模型为所述第二子模型的自变量时，所述第二子模型为所述数据模型。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的数据模型的运行方法的步骤。从上述技术方案可以看出，本专利技术实施方式包括：输入第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中；输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分。本专利技术实施方式将拆分后的子模型分别布置在不同方，可以保护数据分析服务关联方的知识产权。而且，本专利技术实施方式还具有多种部署方式，应用灵活。另外，本专利技术实施方式既可以由数据模型提供方独立训练得到数据模型，还可以由数据模型提供方和便携式数据分析设备协作得到数据模型，配置非常灵活。附图说明图1为根据本专利技术实施方式的数据模型的运行方法的流程图。图2为根据本专利技术实施方式包含模型训练过程的数据模型运行方法的第一示范性流程图。图3为根据本专利技术实施方式包含模型训练过程的数据模型运行方法的第二示范性流程图。图4为根据本专利技术实施方式数据模型的运行系统的结构图。图5为根据本专利技术实施方式在数控机床现场的数据模型运行系统的示范性结构图。图6为根据本专利技术实施方式的数据模型拆分和进程拆分的示范性示意图。其中，附图标记如下：具体实施方式为了使本专利技术的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以阐述性说明本专利技术，并不用于限定本专利技术的保护范围。为了描述上的简洁和直观，下文通过描述若干代表性的实施方式来对本专利技术的方案进行阐述。实施方式中大量的细节仅用于帮助理解本专利技术的方案。但是很明显，本专利技术的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本专利技术的方案，一些实施方式没有进行细致地描述，而是仅给出了框架。下文中，“包括”是指“包括但不限于”，“根据……”是指“至少根据……，但不限于仅根据……”。由于汉语的语言习惯，下文中没有特别指出一个成分的数量时，意味着该成分可以是一个也可以是多个，或可理解为至少一个。在数据分析服务中，用户在享受数据分析服务的同时期望保护用户数据，以免被提供数据分析服务的提供方获取用户数据。而且，提供方期望保护数据模型，以免在提供数据分析服务的同时被用户获取数据模型。然而，在数据分析服务中通常牵涉到用户与提供方的密切信息交互，如何在密切信息交互中保护用户和提供方各自的知识产权，是本领域一个尚本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.数据模型的运行方法，其特征在于，该方法包括：输入第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中(101)；输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分(102)。

【技术特征摘要】
1.数据模型的运行方法，其特征在于，该方法包括：输入第一数据到第一子模型，运行所述第一子模型生成第一中间值，将所述第一中间值发送到数据模型提供方，其中所述第一子模型布置在便携式数据分析设备中(101)；输入所述第一中间值到第二子模型，运行所述第二子模型以生成计算结果，将所述计算结果发送到所述便携式数据分析设备，其中所述第二子模型布置在所述数据模型提供方，所述第一子模型和所述第二子模型为同一数据模型的拆分部分(102)。2.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，该方法还包括：预先基于训练数据训练出所述数据模型。3.根据权利要求2所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，将所述训练数据发送到所述数据模型提供方(301)；在所述数据模型提供方，基于所述训练数据训练得到所述数据模型(302)。4.根据权利要求2所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述基于训练数据训练出所述数据模型包括：在所述便携式数据分析设备中设置第一子模型(201)；利用所述便携式数据分析设备接收所述训练数据，输入所述训练数据到所述第一子模型，运行所述第一子模型生成第一训练值，将所述第一训练值发送到所述数据模型提供方(202)；在所述数据模型提供方，基于所述第一训练值训练得到所述第二子模型(203)。5.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，还预先包括：在所述数据模型提供方，将所述数据模型拆分为所述第一子模型和所述第二子模型；将所述第一子模型发送到所述便携式数据分析设备中。6.根据权利要求5所述的数据模型的运行方法，其特征在于，所述第一子模型包含聚合算法、特征提取算法、可颠倒的随机变换函数或自动编码器。7.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，当第一子模型为所述第二子模型的自变量时，所述第二子模型为所述数据模型。8.根据权利要求1所述的数据模型的运行方法，其特征在于，还包括：设置数据模型处理进程，所述数据模型处理进程包含在所述便携式数据分析设备中执行的数据分析进程及在所述数据模型提供方执行的数据分析进程，其中：所述在便携式数据分析设备中执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·丹尼尔，R·奥克萨娜，田鹏伟，
申请(专利权)人：西门子中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11