[發(fā)明專利]一種面向云計算的基于定制化組件的流式機器學習方法與軟件系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711191522.4 | 申請日： | 2017-11-24 |
| 公開（公告）號： | CN107944565A | 公開（公告）日： | 2018-04-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 劉延新;周紅衛(wèi);李守超;王鐘沛 | 申請（專利權）人： | 江蘇潤和軟件股份有限公司 |
| 主分類號： | G06N99/00 | 分類號： | G06N99/00;G06F8/20 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 210041 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 面向 計算 基于 定制 組件 機器 學習方法 軟件 系統(tǒng) | ||
【權利要求書】：
1.方法特征在于實現(xiàn)步驟如下：
第一步，基于Spark MLlib的機器學習組件構造：采用流程的方式表示機器學習分析的過程，流程中的每個結點對應一個組件，代表不同的功能或任務；每個機器學習組件實現(xiàn)一個或多個機器學習算法；由流程統(tǒng)一調(diào)度執(zhí)行；第二步，機器學習組件的靜態(tài)描述：實現(xiàn)為能夠獨立執(zhí)行的程序，以提供自身的分析功能；向系統(tǒng)提供組件描述信息，包括組件的ID、顯示名稱、組件分類、組件類型、組件參數(shù)信息；第三步，機器學習組件的動態(tài)執(zhí)行：建立多種類型程序的執(zhí)行模型，工作流使用XML語言來描述，包括控制流節(jié)點和動作節(jié)點；將機器學習流程模型轉換成可以被Oozie識別的控制流模型，讓控制流模型繼承機器學習流程的拓撲關系；將機器學習流程中隱含的數(shù)據(jù)流向，在控制流圖中進行明確的配置。
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