[發明專利]使用主動學習框架控制用于數據分析服務的數據報告

有效

• 申請號: 201880080211.7
• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN111480318B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: D·庫什尼爾
• 申請（專利權）人: 諾基亞技術有限公司
• 主分類號: H04L41/0894
• 分類號: H04L41/0894;H04L41/14;H04L41/147;H04L41/16;H04L43/024
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅

1.一種使用主動學習來調節數據業務的系統，包括：

全局監測器，被配置為提供數據分析服務，所述全局監測器包括：

全局接口組件，被配置為通過廣域網絡與多個傳感器通信；以及

全局學習器，被配置為執行迭代過程以構建用于所述數據分析服務的全局模型，所述全局模型基于由所述傳感器報告的數據將元素映射到值；

針對所述迭代過程的至少一次迭代，所述全局學習器被配置為：生成針對來自所述傳感器的所述數據的查詢；基于以下來在所述全局模型中從所述元素中選擇至少一個候選元素：所述至少一個候選元素對改進所述全局模型的貢獻，其中，當所述至少一個候選元素被擴充到所述全局模型時，基于所述全局模型的錯誤風險估計來評估所述貢獻；以及由所述傳感器報告以所述全局模型中的所述至少一個候選元素為目標的數據而引起的對所述廣域網絡的影響；生成全局策略，所述全局策略指定從所述傳感器請求的所述數據限于以所述全局模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據；通過全局接口組件向所述傳感器發送指示所述全局策略的所述查詢；根據所述全局策略通過所述全局接口組件從所述傳感器接收以所述全局模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據；以及基于以所述全局模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據來調整所述全局模型。

2.根據權利要求1所述的系統，其中：

所述全局策略指定速率，所述傳感器通過所述廣域網絡以所述速率來傳輸以所述全局模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據。

3.根據權利要求1或2所述的系統，其中：

所述全局學習器還被配置為：還基于對以所述至少一個候選元素為目標的所述數據的監管限制來選擇所述至少一個候選元素。

4.根據權利要求1或2所述的系統，還包括：

所述傳感器；

其中所述傳感器包括被配置用于物聯網(IoT)通信的IoT設備。

5.根據權利要求1或2所述的系統，還包括：

所述傳感器；

其中所述傳感器包括云網絡中的服務器。

6.根據權利要求1或2所述的系統，還包括：

多個局部監測器，其中所述局部監測器中的每個局部監測器包括：

局部接口組件，被配置為與位于局部網絡中的所述傳感器的子集通信；以及

局部學習器，被配置為執行另一迭代過程以構建用于所述數據分析服務的局部模型；

針對所述另一迭代過程的至少一次迭代，所述局部學習器被配置為：生成針對來自位于所述局部網絡中的所述傳感器的所述子集的所述數據的查詢；基于以下來在所述局部模型中選擇至少一個候選元素：所述至少一個候選元素對改進所述局部模型的貢獻，其中，當所述至少一個候選元素被擴充到所述局部模型時，基于所述局部模型的錯誤風險估計來評估所述貢獻；以及由所述傳感器的所述子集報告以所述局部模型中的所述至少一個候選元素為目標的數據而引起的對所述局部網絡的影響；生成局部策略，所述局部策略指定從所述傳感器的所述子集請求的所述數據限于以所述局部模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據；通過局部接口組件向位于所述局部網絡中的所述傳感器的所述子集發送指示所述局部策略的所述查詢；根據所述局部策略通過所述局部接口組件從所述傳感器的所述子集接收以所述局部模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據；以及基于以所述局部模型中的所述至少一個候選元素為目標的所述數據來調整所述局部模型。

7.根據權利要求6所述的系統，其中：

所述局部學習器被配置為：通過所述局部接口組件向所述全局監測器發送所述局部模型。

8.根據權利要求7所述的系統，其中：

所述全局學習器被配置為：通過所述全局接口組件從所述局部監測器接收多個局部模型，并且組合所述局部模型以構建所述全局模型。

9.根據權利要求6所述的系統，其中：

所述局部學習器被配置為：通過所述局部接口組件向其他局部監測器發送所述局部模型。