一种通信方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请实施例提供一种通信方法、装置及系统，涉及数据分析领域，该方法能够扩展数据分析的应用场景。该方法包括：第一数据分析网元向服务发现网元发送第一请求，第一请求用于请求第二数据分析网元的信息，第一请求包括：分布式学习的信息和第一指示信息中的一个或多个，其中，分布式学习的信息包括分布式学习的类型，第一指示信息用于指示第二数据分析网元的类型。第一数据分析网元接收来自服务发现网元的一个或多个第二数据分析网元的信息，第二数据分析网元支持分布式学习的类型。数据分析网元支持分布式学习的类型。数据分析网元支持分布式学习的类型。

【技术实现步骤摘要】
一种通信方法、装置及系统


[0001]本申请实施例涉及数据分析领域，尤其涉及一种通信方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]网络数据分析功能(network data analytics function，NWDAF)网元具有如下功能：数据收集(例如，收集核心网数据、网管数据、业务数据、终端数据)、数据分析以及数据分析结果反馈。
[0003]目前，各个域(如终端、接入网、核心网、网管以及业务提供方)之间出于利益考虑，不愿意开放自己的数据给其他域，数据处于孤岛状态，导致数据分析中心(如NWDAF网元)无法集中各域数据，不支持各个域之间的协同数据分析，从而限制了数据分析的场景。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种通信方法、装置及系统，能够扩展数据分析的应用场景。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种通信方法，包括：第一数据分析网元向服务发现网元发送用于请求第二数据分析网元的信息的第一请求。该第一请求包括：分布式学习的信息、和用于指示第二数据分析网元的类型的第一指示信息中的一个或多个。其中，分布式学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通信方法，其特征在于，包括：第一数据分析网元向服务发现网元发送第一请求，所述第一请求用于请求第二数据分析网元的信息，所述第一请求包括：分布式学习的信息和第一指示信息中的一个或多个，其中，所述分布式学习的信息包括分布式学习的类型，所述第一指示信息用于指示所述第二数据分析网元的类型；所述第一数据分析网元接收来自所述服务发现网元的一个或多个所述第二数据分析网元的信息，所述第二数据分析网元支持所述分布式学习的类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一数据分析网元根据所述一个或多个所述第二数据分析网元的信息确定进行分布式学习的第三数据分析网元的信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三数据分析网元的负载低于预设负载阈值，或者，所述第三数据分析网元的优先级高于预设优先级阈值。4.根据权利要求2～3任一项所述的方法，其特征在于，所述分布式学习的信息还包括分布式学习支持的算法信息，所述第二数据分析网元或所述第三数据分析网元支持所述分布式学习支持的算法信息对应的算法。5.根据权利要求2～4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一数据分析网元接收来自所述第三数据分析网元的子模型，所述子模型由所述第三数据分析网元根据所述第三数据分析网元获取到的数据进行训练得到；所述第一数据分析网元根据所述第三数据分析网元的子模型确定更新的模型；所述第一数据分析网元向所述第三数据分析网元发送所述更新的模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一数据分析网元根据所述更新的模型确定目标模型；所述第一数据分析网元向所述第二数据分析网元发送所述目标模型，以及所述目标模型对应的以下信息中的一个或者多个：模型标识、模型版本号或者数据分析标识。7.根据权利要求4～5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析网元接收来自所述第三数据分析网元的子模型之前，所述方法还包括：所述第一数据分析网元向所述第三数据分析网元发送配置参数，所述配置参数为所述第三数据分析网元确定所述子模型时使用的参数。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述配置参数包括以下信息中的一个或多个：初始模型、训练集选择标准、特征生成方法、训练终止条件、最大训练时间、或最大等待时间。9.根据权利要求1～8任一项所述的方法，其特征在于，所述分布式学习的类型包括横向学习、纵向学习以及迁移学习中的一个；所述第二数据分析网元的类型为以下中的一个：客户端、本地训练器、或者局部训练者。10.根据权利要求1～9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一数据分析网元向所述服务发现网元发送第二请求，所述第二请求用于请求注册所述第一数据分析网元的信息，所述第一数据分析网元的信息包括所述第一数据分析网元对应的以下信息中的一个或者多个：所述分布式学习的信息、所述第一数据分析网元的
范围、或第二指示信息，所述第二指示信息用于指示所述第一数据分析网元的类型。11.根据权利要求2～10任一项所述的方法，其特征在于，所述第一请求还包括所述第一数据分析网元的范围，所述第二数据分析网元的范围或所述第三数据分析网元的范围位于所述第一数据分析网元的范围内。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析网元的范围包括以下信息中的一个或者多个：所述第一数据分析网元服务的区域、所述第一数据分析网元归属的公用陆地移动网PLMN的标识、所述第一数据分析网元服务的网络切片的信息、所述第一数据分析网元服务的数据网络名称DNN、或所述第一数据分析网元的设备商信息。13.根据权利要求10～12任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析网元的类型包括以下信息中的一个：服务端、协调器、中心训练者、全局训练者。14.根据权利要求1～13任一项所述的方法，其特征在于，所述分布式学习为联邦学习。15.根据权利要求1～14任一项所述的方法，其特征在于，所述第二数据分析网元为终端。16.一种通信装置，其特征在于，包括：通信单元，用于向服务发现网元发送第一请求，所述第一请求用于请求第二数据分析网元的信息，所述第一请求包括：分布式学习的信息和第一指示信息中的一个或多个，其中，所述分布式学习的信息包括分布式学习的类型，所述第一指示信息用于指示所述第二数据分析网元的类型；所述通信单元，还用于接收来自所述服务发现网元的一个或多个所述第二数据分析网元的信息，所述第二数据分析网元支持所述分布式学习的类型。17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：处理单元，用于根据所述一个或多个所述第二数据分析网元的信息确定进行分布式学...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛阳，崇卫微，吴晓波，阎亚丽，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：