数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：第一数据分析实体获取第二数据分析实体确定的模型的第一模型信息；对第一模型信息进行聚合，得到所述模型的聚合后的第二模型信息；发送聚合后的第二模型信息给第二数据分析实体，所述聚合后的第二模型信息用于所述第二数据分析实体更新所述模型。本发明专利技术实施例可以实现异厂家、跨地域等场景下，联合不同的数据集，完成模型的训练过程，以满足跨地域、异厂家的数据隐私性和安全性等要求。安全性等要求。安全性等要求。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]网络智能化架构中，数据分析实体集中负责数据的采集、模块训练和推理反馈，但在现网实践阶段，由于数据的隐私性和安全性的考虑，如异厂家、跨地域等应用场景下，数据分析实体可能无法获取执行模型训练的相关数据，因而无法完成模型训练。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，旨在基于数据分析实体实现网络数据的模型训练。
[0004]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本专利技术实施例提供了一种数据处理方法，应用于第一数据分析实体，所述方法包括：
[0006]获取第二数据分析实体确定的模型的第一模型信息；
[0007]对所述第一模型信息进行聚合，得到所述模型的聚合后的第二模型信息；
[0008]发送所述聚合后的第二模型信息给所述第二数据分析实体，所述聚合后的第二模型信息用于所述第二数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于第一数据分析实体，所述方法包括：获取第二数据分析实体确定的模型的第一模型信息；对所述第一模型信息进行聚合，得到所述模型的聚合后的第二模型信息；发送所述聚合后的第二模型信息给所述第二数据分析实体，所述聚合后的第二模型信息用于所述第二数据分析实体更新所述模型。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：所述第一数据分析实体向第二数据分析实体发送分析请求，所述分析请求包括用于所述第二数据分析实体确定所述第一模型信息的参数。3.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一数据分析实体确定第二数据分析实体的地址信息，包括：所述第一数据分析实体基于预配置的第二数据分析实体的地址信息确定所述第二数据分析实体的地址信息；或者，所述第一数据分析实体通过网元存储功能网元确定所述第二数据分析实体的地址信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析实体通过网元存储功能网元确定所述第二数据分析实体的地址信息，包括：所述第一数据分析实体向网元存储功能网元发送第一请求，所述第一请求用于请求所述第二数据分析实体的地址信息，所述第一请求中包括以下信息中的一个或者多个：所述第一数据分析实体对应的区域信息、所述第二数据分析实体确定所述第一模型信息的能力信息、所述第二数据分析实体的负载阈值；接收所述网元存储功能网元基于所述第一请求确定的所述第二数据分析实体的地址信息。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析实体向所述第二数据分析实体发送分析请求之前，所述方法还包括：所述第一数据分析实体基于网络功能NF发送的分析请求或者订阅的分析请求生成所述分析请求。6.一种数据处理方法，其特征在于，应用于第二数据分析实体，所述方法包括：发送模型的第一模型信息给第一数据分析实体；接收所述第一数据分析实体发送的所述模型的聚合后的第二模型信息；基于所述聚合后的第二模型信息更新所述模型。7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述方法包括：接收第一数据分析实体发送的分析请求，所述分析请求包括用于所述第二数据分析实体确定所述第一模型信息的参数；基于所述分析请求获取数据；基于所述数据确定模型的第一模型信息。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述聚合后的第二模型信息更新所述模型，包括：基于所述聚合后的第二模型信息更新所述模型对应的第一模型信息；基于更新后的第一模型信息和所述数据进行模型训练，直至训练结束，得到更新后的
模型。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，模型训练的结束条件包括以下至少之一：模型的损失函数达到小于或等于设定门限值；模型的训练次数达到预设次数；模型的训练时长达到设定时长。10.一种数据处理方法，其特征在于，应用于数据分析实体，所述方法包括：发送注册信息至网元存储功能网元，所述注册信息用于在网元存储功能网元注册所述数据分析实体，所述注册信息包括所述数据分析实体对应的以下信息中的一个或者多个：所述数据分析实体的类型、联邦学习参数或者地址信息。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述数据分析实体为第一数据分析实体或者第二数据分析实体，其中，所述第一数据分析实体的类型为服务器、协调者或者中心训练器，所述第二数据分析实体的类型为客户端、本地训练器或者用户端。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第二数据分析实体与5G NF合设。13.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述联邦学习参数包括所述联邦学习对应的以下信息中的一个或者多个：算法类型、算法标识或者算法收敛速度。14.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述数据分析实体为第一数据分析实体，所述方法还包括：第一数据分析实体发送第一请求至所述网元存储功能网元，所述第一请求用于请求第二数据分析实体的地址信息，所述第一请求中包括以下信息中的一个或者多个：所述第一数据分析实体对应的区域信息、所述第二数据分析实体确定所述第一模型信息的能力信息、所述第二数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李爱华，史嫄嫄，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：