【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，特别涉及一种应用于边缘计算的访问方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着物联网、5g、光纤通信的快速发展，移动支付、智慧城市、无人驾驶、虚拟现实服务等不断涌现出来。智能穿戴设备、iot(internet of things，物联网)设备、智能家居家电等数量成爆炸式增长，且设备内置的cpu(central processing unit，中央处理器)、存储性能也大幅提升，这使得边缘计算成为可能。基于分布式、去中心化的信用卡新线系统的投产，将极大的丰富和拓展客户的信用卡消费使用场景，同时将各个不同类型的设备终端连接成一个个独立分布的局域网，这些局域网之间通过公网对外访问、提供服务，在为人们生活带来便利性的同时，也面临着数据丢失、数据泄露、非法数据操作的数据性安全问题。
2、目前，现有的分布式的信用卡系统，与总行、分行，以及各个iot设备提供商之间存在信息介质交互，这些具备边缘计算中心特征的设备之间涉及到大量的数据传输、访问、存储需求。
3、具体地，用户可以在客户端发起请求比如账户余额查询请求等，利用边缘计算方式可以将该请求转发给某个边缘计算节点的设备进行处理，但是有的边缘计算节点可能无法较好的处理该请求，比如算力较低，处理速度慢，因此，需要将该请求发送至合适的边缘计算节点进行处理，提供一种应用于边缘计算的访问方法成为目前急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种应用于边缘计算的访问方法、装置、设备及介质
2、一方面，本申请提供了一种应用于边缘计算的访问方法，包括：
3、对用户请求利用分水岭算法进行特征拆分处理，确定出至少一种用户个人属性特征和至少一种需求设备特征；
4、根据所述用户个人属性特征和所述需求设备特征确定最佳适应度的分类值；
5、计算所述分类值与预设分类值的差值，如果所述差值属于预设范围，则根据所述预设分类值与目标设备的对应关系，确定所述目标设备；
6、将所述用户个人属性特征加入至用户密钥中，以便根据所述用户请求访问所述目标设备。
7、具体地，所述用户个人属性特征或所述需求设备特征具有多个，所述分类值具有多个，所述差值具有多个，所述目标设备为最小的差值对应的预设分类值对应的目标设备。
8、具体地，所述分类值zk表示为：
9、
10、其中，所述c、β为常数，所述t表示时间，所述f(xk)表示特征点(x，y)的拟合曲线对x的偏导数，所述xk表示所述用户个人属性特征经过离散化处理后的数组的一个值，所述f(yk)表示特征点(x，y)的拟合曲线对y的偏导数，所述yk表示所述需求设备特征经过离散化处理后的数组的一个值，所述sgn表示阶跃函数，所述zmin为最小的分类值，所述d表示两个不同的特征点(x,y)之间的欧拉距离，所述μd表示均值距离，所述s表示边缘计算网络的参与者与设备的组合数量。
11、具体地，所述用户个人属性特征xh+1表示为：
12、xh+1＝min xh∪cxh(xh∩xh+1)
13、所述需求设备特征yh+1表示为：
14、yh+1＝min yh∪kxh(yh∩yh+1)
15、其中，所述cxh和kxh为常数。
16、另一方面，本申请实施例还提供了一种应用于边缘计算的访问装置，包括：
17、第一确定单元，用于对用户请求利用分水岭算法进行特征拆分处理，确定出至少一种用户个人属性特征和至少一种需求设备特征；
18、第二确定单元，用于根据所述用户个人属性特征和所述需求设备特征确定最佳适应度的分类值；
19、计算单元，用于计算所述分类值与预设分类值的差值，如果所述差值属于预设范围，则根据所述预设分类值与目标设备的对应关系，确定所述目标设备；
20、添加单元，用于将所述用户个人属性特征加入至用户密钥中，以便根据所述用户请求访问所述目标设备。
21、具体地，所述用户个人属性特征或所述需求设备特征具有多个，所述分类值具有多个，所述差值具有多个，所述目标设备为最小的差值对应的预设分类值对应的目标设备。
22、具体地，所述分类值zk表示为：
23、
24、其中，所述c、β为常数，所述t表示时间，所述f(xk)表示特征点(x，y)的拟合曲线对x的偏导数，所述xk表示所述用户个人属性特征经过离散化处理后的数组的一个值，所述f(yk)表示特征点(x，y)的拟合曲线对y的偏导数，所述yk表示所述需求设备特征经过离散化处理后的数组的一个值，所述sgn表示阶跃函数，所述zmin为最小的分类值，所述d表示两个不同的特征点(x,y)之间的欧拉距离，所述μd表示均值距离，所述s表示边缘计算网络的参与者与设备的组合数量。
25、具体地，所述用户个人属性特征xh+1表示为：
26、xh+1＝min xh∪cxh(xh∩xh+1)
27、所述需求设备特征yh+1表示为：
28、yh+1＝min yh∪kxh(yh∩yh+1)
29、其中，所述cxh和kxh为常数。
30、另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
31、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
32、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行所述的应用于边缘计算的访问方法。
33、另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行所述的应用于边缘计算的访问方法。
34、本申请实施例提供了一种应用于边缘计算的访问方法、装置、设备及介质，对用户请求利用分水岭算法进行特征拆分处理，确定出至少一种用户个人属性特征和至少一种需求设备特征；根据用户个人属性特征和需求设备特征确定最佳适应度的分类值；计算分类值与预设分类值的差值，如果差值属于预设范围，则根据预设分类值与目标设备的对应关系，确定目标设备，将用户个人属性特征加入至用户密钥中，以便根据用户请求访问目标设备。该目标设备的性能更适合处理用户请求，为了能够正常访问目标设备，则需要将用户个人属性特征添加至用户密钥中，这样，在加密、解密的时候，只有符合此类用户个人属性特征的用户才能正常的访问和读取相关数据，能够合理的为用户请求分配对应的目标设备去处理，提高处理效率，既能防止用户请求泄露导致的风险，同时满足对各个智能终端设备的数据访问使用要求。
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1.一种应用于边缘计算的访问方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户个人属性特征或所述需求设备特征具有多个，所述分类值具有多个，所述差值具有多个，所述目标设备为最小的差值对应的预设分类值对应的目标设备。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类值zk表示为：
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述用户个人属性特征Xh+1表示为：
5.一种应用于边缘计算的访问装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述用户个人属性特征或所述需求设备特征具有多个，所述分类值具有多个，所述差值具有多个，所述目标设备为最小的差值对应的预设分类值对应的目标设备。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分类值zk表示为：
8.根据权利要求5-7任意一项所述的装置，其特征在于，所述用户个人属性特征Xh+1表示为：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
10.一种计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种应用于边缘计算的访问方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户个人属性特征或所述需求设备特征具有多个，所述分类值具有多个，所述差值具有多个，所述目标设备为最小的差值对应的预设分类值对应的目标设备。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类值zk表示为：
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述用户个人属性特征xh+1表示为：
5.一种应用于边缘计算的访问装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述用户个人属...
【专利技术属性】
技术研发人员：王公桃，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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