公开(公告)号：CN117171411A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311148477.X

申请日：2023-09-07

Applicant: 东北大学

Inventor： 王学毅 ,  张欣妍 ,  王志同 ,  马连博 ,  王兴伟 ,  吴东阔

IPC: G06F16/906 ,  G06F16/901 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06F17/11 ,  G06Q10/0633

Abstract: 本发明提供一种基于组合嵌入图Transformer的新兴应用工作流分类方法，涉及云际计算技术领域。首先，明确定义工作流的整体结构，任务节点的特征以及任务节点之间的依赖关系边特征。然后，构建一个模型，它能够融合学习节点特征和依赖关系边特征。通过采用不同的组合嵌入方式，将任务节点特征和关系特征相结合。经过网络的学习，得到关于工作流任务节点特征和任务间依赖关系的丰富信息。最后，将这些学习到的信息应用于下游的分类任务，即能够准确分类出不同的任务存算类型。本发明增强了模型的学习能力，可以对未知的工作流节点进行分类处理，对于不同任务存算类型的分类精度有了明显提高。