【技术实现步骤摘要】
一种节点选择方法、装置、节点设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及通信
，具体涉及一种节点选择方法
、
装置
、
节点设备及存储介质
。
技术介绍
[0002]在第三代合作伙伴计划
(3GPP
，
3rd Generation Partnership Project)
定义的网络智能化架构中，网络数据分析功能
(NWDAF
，
Network Data Analytics Function)
负责集中数据的采集
、
模型训练和推理反馈
。
但在现网实践阶段，由于数据的隐私性和安全性考虑，
NWDAF
可能无法获取执行数据模型训练的相关数据
(
如跨厂家
、
跨领域数据无法互通等情况
)
，因而无法完成有效的数据模型训练
。
联邦学习
(FL
，
Federated Learning)
可在数据不出本地的情况下，多方参与，共同建模，实现了通过“数据可用不可见”的联合模型训练
。
网络节点在数据
、
算力
、
服务区域
、
处理能力等诸多方面都有所不同，如何选择合适的联邦节点，使得网络自组织形成高效可信的联邦联盟，对于网络分布式内生技术演进具有重要意义
。
技术实现思路
[0003...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种节点选择方法，其特征在于，所述方法包括：第一网络数据分析功能
NWDAF
确定需要联邦学习建模时，向至少一个节点发送第一消息；所述第一
NWDAF
接收所述至少一个节点的第二消息，基于所述第二消息中携带的第一信息选择或确定联邦学习的第一节点和
/
或第二节点
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个节点包括以下至少之一：网络数据分析功能
NWDAF、
网络功能
NF、
基站
、
用户设备
UE、
应用功能
AF、
操作维护管理
OAM
设备
、
管理数据分析功能
MDAF。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一消息用于请求节点协商；和
/
或，所述第一信息至少包括表示是否接受联邦学习的指示信息
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一节点和所述第二节点分别为联邦成员的角色
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一节点为联邦成员中的服务器
server
；所述第二节点为联邦成员中客户端
client。6.
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
NWDAF
接收第一
NF
发送的第三消息，所述第三消息至少包括分析标识；所述第一
NWDAF
基于所述第三消息确定是否需要联邦学习建模
。7.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向至少一个节点发送第一消息，包括：所述第一
NWDAF
根据联邦学习所需的数据类型和
/
或数据来源，向至少一个节点发送第一消息
。8.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括
NWDAF、NF、AF
中的至少之一的情况下，所述方法还包括：所述第一
NWDAF
向网络存储功能
NRF
发送第四消息，所述第四消息用于请求查询可用节点；所述第一
NWDAF
接收所述
NRF
发送的第五消息，所述第五消息中包括可用节点信息
。9.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第四消息至少包括以下至少一项信息：支持联邦成员中的角色信息
、
算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、
服务区域
、
是否支持联邦学习以及支持联邦学习的类型
、
机器学习框架
、
训练平台
、
支持算法；和
/
或，所述第五消息至少包括以下至少一项信息：支持联邦成员中的角色信息
、
算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、
服务区域
、
是否支持联邦学习以及支持联邦学习的类型
、
机器学习框架
、
训练平台
、
支持算法
。10.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一响应中携带的第一信息确定第一节点和
/
或第二节点，包括：所述第一
NWDAF
基于所述可用节点信息和所述第一信息确定第一节点和
/
或第二节点
。11.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括：基站
、UE、AF、OAM
和
MDAF
设备中的至少之一的情况下，所述第一消息中还包括联邦学习所需的以下至少一项信息：
节点的算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、
服务区域
/
所属区域
、
是否支持联邦学习以及支持的联邦学习的类型
、
机器学习框架
、
训练平台
、
支持算法
。12.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括基站和
/
或
UE
的情况下，所述向至少一个节点发送第一消息，包括：所述第一
NWDAF
通过接入及移动性管理功能
AMF
向基站和
/
或
UE
发送所述第一消息；相应的，所述第一
NWDAF
接收所述至少一个节点发送的第二消息，包括：所述第一
NWDAF
通过
AMF
接收基站和
/
或
UE
发送的第二消息，所述第二消息包括所述第一信息
。13.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括
AF
的情况下，所述向至少一个节点发送第一消息，包括：所述第一
NWDAF
向
AF
发送所述第一消息，或者通过网络开放功能
NEF
向
AF
发送所述第一消息；相应的，所述第一
NWDAF
接收所述至少一个节点发送的第二消息，包括：所述第一
NWDAF
接收
AF
发送的第二消息，或者通过
NEF
接收
AF
发送的第二消息，所述第二消息包括所述第一信息
。14.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括：基站
、UE、AF、OAM、MDAF
设备中的至少之一的情况下，所述第一信息还包括节点本地的以下至少一项信息：算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、
服务区域
/
所属区域
、
是否支持联邦学习以及支持的联邦学习的类型
、
机器学习框架
、
训练平台
、
支持算法
、
服务质量
QoS
信息
。15.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一
NWDAF
至少基于以下至少一项确定第一节点：节点的注册信息支持联邦成员中的服务器的角色；算力信息；负载信息
。16.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一
NWDAF
至少基于以下至少一项确定第二节点，包括：节点本地的数据量和
/
或数据类型；联邦学习类型；节点的注册信息支持联邦成员中客户端的角色；算力信息；负载信息
。17.
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一
NWDAF
向所述第一节点和
/
或第二节点发送第六消息，所述第六消息中包括第二信息，所述第二信息中包括其他联邦学习成员的角色信息和
/
或其他联邦学习成员的地址信息
。18.
根据权利要求
17
所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一
NWDAF
接收所述第一节点和
/
或第二节点发送的表示确认的第七消息
。19.
根据权利要求1或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一
NWDAF
向
NRF
发送第八消息，所述第八消息中包括用于注册的第三信息，所述第三信息包括以下至少一项信息：部署形态
、
算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、
服务区域
、
是否支持联邦学习以及支持的联邦学习的类型
、
支持联邦成员中的服务器的角色
、
支持联邦成员中客户端的角色
、
机器学习框架
、
训练平台
、
支持算法
。20.
一种节点选择方法，其特征在于，所述方法包括：至少一个节点接收第一
NWDAF
发送的第一消息；所述至少一个节点向所述第一
NWDAF
发送第二消息，第二消息中包括第一信息，所述第一信息用于所述第一
NWDAF
选择或确定联邦学习的第一节点和
/
或第二节点
。21.
根据权利要求
20
所述的方法，其特征在于，所述至少一个节点包括以下至少之一：
NWDAF、NF、
基站
、UE、AF、OAM
设备
、MDAF。22.
根据权利要求
20
所述的方法，其特征在于，所述第一消息用于请求节点协商；和
/
或，所述第一信息至少包括表示是否接受联邦学习的指示信息
。23.
根据权利要求
20
所述的方法，其特征在于，所述第一节点和所述第二节点分别为联邦成员的角色
。24.
根据权利要求
23
所述的方法，其特征在于，所述第一节点为联邦成员中的服务器
server
；所述第二节点为联邦成员中客户端
client。25.
根据权利要求
20
至
24
任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少一个节点包括：基站
、UE、AF、OAM
和
MDAF
设备中的至少之一的情况下，所述第一消息中还包括联邦学习所需的以下至少一项信息：节点的算力信息
、
负载信息
、
耗电信息
、
数据类型
、
数据量
、<...
【专利技术属性】
技术研发人员：史嫄嫄，李爱华，刘乐，陈超，
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：
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