CN113742399A - 基于云边协同的数据溯源方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于云边协同的数据溯源方法及系统，通过基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息，从而可以判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求。若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。如此，可以对操作数据进行有效配对后再进行AI训练标准、溯源和存储。

Description

基于云边协同的数据溯源方法及系统

技术领域

本发明涉及云边协同技术领域，具体而言，涉及一种基于云边协同的数据溯源方法及系统。

背景技术

在云边协同过程中会产生大量的操作数据，然而并不是所有的操作数据都是具有后续的AI标注价值的，因此如何对这些操作数据进行有效配对后再进行AI训练标准、溯源和存储是一个亟待思考的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种一种基于云边协同的数据溯源方法，应用于云边协同服务系统，所述云边协同服务系统与云边协同节点通信连接，所述方法包括：

获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

其中，所述获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，包括：

获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布；

基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

其中，所述基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图，包括：

对所述操作数据中预设的云边协同操作实例特征的操作数据进行协同挖掘意图提取，得到具有与所述预设的云边协同操作实例特征的相关度的协同挖掘意图提取信息。

其中，所述基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求的步骤，具体包括：

基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；

判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

本发明实施例还提供一种基于云边协同的数据溯源系统，应用于云边协同服务系统，所述云边协同服务系统与云边协同节点通信连接，所述系统包括：

获取模块，用于获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

挖掘模块，用于基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

配对模块，用于将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

溯源模块，用于基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

其中，所述获取模块具体用于：

获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布；

基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

其中，所述挖掘模块具体用于：

对所述多个云边协同操作实例中预设的云边协同操作实例的操作数据进行协同挖掘意图提取，得到具有与所述预设的云边协同操作实例特征的相关度的协同挖掘意图提取信息。

其中，所述溯源模块具体用于：

基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；

判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

相较于现有技术而言，本发明实施例提供的基于云边协同的数据溯源方法及系统，通过获取云边协同节点触发的云边协同操作数据，云边协同操作数据包括云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据，然后通过基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息，从而可以判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求。若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。如此，可以对操作数据进行有效配对后再进行AI训练标准、溯源和存储。

为使本发明实施例的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下面将结合实施例，并配合所附附图，作详细说明。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的云边协同服务系统的组件示意图；

图2示出了本发明实施例所提供的基于云边协同的数据溯源方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例所提供的基于云边协同的数据溯源系统的功能模块框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的学员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1示出了云边协同服务系统100的示例性组件示意图。云边协同服务系统100可以可以是一种服务器，其包括一个或多个处理器104，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，各个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。云边协同服务系统100还可以包括任何存储介质106，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储介质106可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储介质都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储介质可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储介质可以表示云边协同服务系统100的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器104执行被存储在任何存储介质或存储介质的组合中的相关联的指令时，云边协同服务系统100可以执行相关联指令的任一操作。云边协同服务系统100还包括用于与任何存储介质交互的一个或多个驱动单元108，诸如硬盘驱动单元、光盘驱动单元等。

云边协同服务系统100还包括输入/输出110（I/O），其用于接收各种输入(经由输入单元112)和用于提供各种输出(经由输出单元114))。一个具体输出机构可以包括呈现设备116和相关联的图形用户接口(GUI)118。云边协同服务系统100还可以包括一个或多个网络接口120，其用于经由一个或多个通信单元122与其他设备交换数据。一个或多个通信总线124将上文所描述的部件耦合在一起。

通信单元122可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信单元122可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能等的任何组合。

图2示出了本发明实施例提供的基于云边协同的数据溯源方法的流程示意图，该基于云边协同的数据溯源方法可由图1中所示的云边协同服务系统100执行，该基于云边协同的数据溯源方法的详细步骤介绍如下。

步骤S21，获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

步骤S22，基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

步骤S23，将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

步骤S24，基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

基于上述步骤，通过获取云边协同节点触发的云边协同操作数据，云边协同操作数据包括云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据，然后通过基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息，从而可以判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求。若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。如此，可以对操作数据进行有效配对后再进行AI训练标准、溯源和存储。

本实施例中，针对步骤S21，本实施例具体可以获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布； 然后，基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

本实施例中，针对步骤S22，本实施例具体可以对所述操作数据中预设的云边协同操作实例特征的操作数据进行内容。

本实施例中，针对步骤S24，本实施例可以基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；然后，判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

图3示出了本发明实施例提供的基于云边协同的数据溯源系统300的功能模块图，该基于云边协同的数据溯源系统300实现的功能可以对应上述方法执行的步骤。该基于云边协同的数据溯源系统300可以理解为上述云边协同服务系统100，或云边协同服务系统100的处理器，也可以理解为独立于上述云边协同服务系统100或处理器之外的在云边协同服务系统100控制下实现本发明功能的组件，如图3所示，下面分别对该基于云边协同的数据溯源系统300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

获取模块310，用于获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

挖掘模块220，用于基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

配对模块230，用于将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

溯源模块240，用于基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

作为一种可能的示例，其中，所述获取模块310具体用于：

获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布；

基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

其中，所述挖掘模块220具体用于：

对所述多个云边协同操作实例中预设的云边协同操作实例的操作数据进行协同挖掘意图提取，得到具有与所述预设的云边协同操作实例特征的相关度的协同挖掘意图提取信息。

其中，所述溯源模块240具体用于：

基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；

判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了基于本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以多个模块集成形成一个独立的部分。

需要说明的是，在本文中，术语"包括"、"包含"或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图进销存确认视为限制所涉及的权利要求。

Claims (8)

1.一种基于云边协同的数据溯源方法，其特征在于，应用于云边协同服务系统，所述云边协同服务系统与云边协同节点通信连接，所述方法包括：

获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，包括：

获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布；

基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图，包括：

对所述操作数据中预设的云边协同操作实例特征的操作数据进行协同挖掘意图提取，得到具有与所述预设的云边协同操作实例特征的相关度的协同挖掘意图提取信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求的步骤，具体包括：

基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；

判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

5.一种基于云边协同的数据溯源系统，其特征在于，应用于云边协同服务系统，所述云边协同服务系统与云边协同节点通信连接，所述系统包括：

获取模块，用于获取所述云边协同节点触发的云边协同操作数据，所述云边协同操作数据包括所述云边协同节点对应的云边业务场景的多个云边协同操作实例的操作数据；

挖掘模块，用于基于预设针对云边协同操作实例的协同操作数据进行处理的协同意图挖掘模型对所述操作数据进行协同挖掘意图；

配对模块，用于将协同意图挖掘模型获取的各个云边协同操作实例的协同意图分别与预设的目标对照操作数据的协同意图进行意图关联点配对，得到意图关联点配对信息；

溯源模块，用于基于意图关联点配对信息判断挖掘的各协同意图是否匹配关键意图要求，若匹配关键意图要求，则将对应的操作数据进行AI训练标注后进行数据溯源，并将溯源获得的扩展数据进行存储。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述获取模块具体用于：

获取所述云边协同节点触发的多个协同任务的协同任务配置数据，且不同的协同任务的协同任务配置数据之间具有相同的云边协同操作实例的操作数据对应的协同标签分布；

基于所述协同任务配置数据对所述云边协同节点触发的云边协同操作数据进行操作数据搜寻。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述挖掘模块具体用于：

对所述多个云边协同操作实例中预设的云边协同操作实例的操作数据进行协同挖掘意图提取，得到具有与所述预设的云边协同操作实例特征的相关度的协同挖掘意图提取信息。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述溯源模块具体用于：

基于所述意图关联点配对信息中所述各个云边协同操作实例的操作数据及预设意图关联点配对度匹配模板，计算意图关联点配对信息对应的整体意图关联点配对度；

判断所述整体意图关联点配对度是否在预设的相关度范围内，若在所述预设的相关度范围内，则判定所述协同意图匹配关键意图要求。

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