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公开(公告)号：CN117850819A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410034803.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开公开了一种AI应用镜像的生成方法、装置及存储介质，该方法包括获取用户在页面上配置的AI应用镜像构建流程的流程组件、流程组件的执行顺序和各流程组件对应的配置参数；确定AI应用镜像构建流程对应的DAG拓扑图，并对DAG拓扑图进行校验；若校验成功，基于流程组件的执行顺序得到生成AI应用镜像对应的第一对象，基于各流程组件的配置参数得到各流程组件对应的第二对象，并将第一对象和第二对象提交至容器集群；响应于检测到AI应用镜像构建流程触发后，基于容器集群中AI应用对应的第一对象和第二对象执行AI应用镜像构建流程，生成AI应用镜像。本公开提升了AI应用镜像构建的便捷性、可维护性和可扩展性，降低了开发和部署AI应用的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018616A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210444203.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种基于批流一体计算引擎的征信智能评估方法，涉及征信智能评估技术领域，其中，该方法包括：通过Kafka获取多个维度的用户征信数据，并按照主题将用户征信数据划分为待训练征信数据和待预测征信数据；获取预先训练的征信评估模型，将待预测征信数据输入至征信评估模型进行实时评估，得到评估结果，其中，征信评估模型是通过待训练征信数据对原始训练数据进行数据增量后，利用增量后的训练数据进行动态更新的。本申请利用经典的神经网络模型算法动态预测征信智能评分，并且能够根据实时流式征信数据实现评估模型的在线学习，同时能够结合历史规律与实时变化，更新模型评估效果，消除模型的不稳定性，从而提升征信智能评估的准确率。
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公开(公告)号：CN114817557A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210302732.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于企业征信大数据知识图谱的企业风险检测方法和装置，其中，该方法包括：通过分散数据子域数据构建企业征信大数据统一信息模型；基于企业征信大数据统一信息模型，利用自顶向下方式构建第一企业征信大数据领域本体；以及通过自底向上的构建方式对企业征信大数据领域中的数据进行实体抽取和关系抽取，选取优质新词扩充第一企业征信大数据领域本体规模，以构建第二企业征信大数据领域本体；基于构建好的本体，利用企业征信大数据构建企业征信大数据知识图谱，通过知识图谱进行特征获取，将获取的特征数据输入训练好的风控模型输出分类结果，并用于分类企业。本发明提升了企业征信领域知识图谱本体的精确性，提升了风控模型的性能。
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公开(公告)号：CN114817557B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210302732.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G06Q40/03
Abstract: 本发明公开了基于企业征信大数据知识图谱的企业风险检测方法和装置，其中，该方法包括：通过分散数据子域数据构建企业征信大数据统一信息模型；基于企业征信大数据统一信息模型，利用自顶向下方式构建第一企业征信大数据领域本体；以及通过自底向上的构建方式对企业征信大数据领域中的数据进行实体抽取和关系抽取，选取优质新词扩充第一企业征信大数据领域本体规模，以构建第二企业征信大数据领域本体；基于构建好的本体，利用企业征信大数据构建企业征信大数据知识图谱，通过知识图谱进行特征获取，将获取的特征数据输入训练好的风控模型输出分类结果，并用于分类企业。本发明提升了企业征信领域知识图谱本体的精确性，提升了风控模型的性能。
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公开(公告)号：CN114817241B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210306938.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/953 , G06Q40/03
Abstract: 本申请提出了一种基于Flink引擎计算节点动态扩展的任务评价方法，包括：接收客户端发送的任务；接收客户端在出现数据热点时发送的节点扩展指令，根据节点扩展指令修改任务的执行图的拓扑结构，并通知目标算子任务的上游算子任务增加结果分区和变更虚拟哈希映射表和虚拟路由表，其中，目标算子任务为出现数据热点的算子任务；通过任务管理器启动新增计算节点，初始化新增计算节点的输入网关和结果分区；通知目标算子任务的下游算子任务增加输入通道；通过任务管理器根据修改后的任务的执行图的拓扑结构，对用户数据进行处理，得到任务评价结果。本申请解决了Flink引擎处理数据时的数据倾斜的问题，提高了系统的数据计算速度，满足任务实时场景需求。
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公开(公告)号：CN114817241A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210306938.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/953 , G06Q40/02
Abstract: 本申请提出了一种基于Flink引擎计算节点动态扩展的任务评价方法，包括：接收客户端发送的任务；接收客户端在出现数据热点时发送的节点扩展指令，根据节点扩展指令修改任务的执行图的拓扑结构，并通知目标算子任务的上游算子任务增加结果分区和变更虚拟哈希映射表和虚拟路由表，其中，目标算子任务为出现数据热点的算子任务；通过任务管理器启动新增计算节点，初始化新增计算节点的输入网关和结果分区；通知目标算子任务的下游算子任务增加输入通道；通过任务管理器根据修改后的任务的执行图的拓扑结构，对用户数据进行处理，得到任务评价结果。本申请解决了Flink引擎处理数据时的数据倾斜的问题，提高了系统的数据计算速度，满足任务实时场景需求。
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