集群计算资源调度方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN109992404B

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN201711494651.0

    申请日:2017-12-31

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于神经网络算法的集群计算资源调度方法、装置、设备及介质,该方法包括:提交任务;预处理任务,获取预处理信息;提取数据特征、任务特征、集群计算资源特征;运用神经网络算法计算预处理信息、数据特征、任务特征和集群计算资源特征,生成资源分配信息;根据资源分配信息运行任务,获取任务资源监控,日志特征提取,准确率验证;根据任务资源监控,日志特征提取,准确率验证训练神经网络模型;再次提交任务,多次重复以上操作,经训练后的神经网络模型计算后输出最终的集群计算资源调度方案。本发明实施例实现智能化、自动化的方法,提高了设备利用率和数据分析效率,降低了数据中心的能源消耗。

    集群计算资源调度方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN109992404A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201711494651.0

    申请日:2017-12-31

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于神经网络算法的集群计算资源调度方法、装置、设备及介质,该方法包括:提交任务;预处理任务,获取预处理信息;提取数据特征、任务特征、集群计算资源特征;运用神经网络算法计算预处理信息、数据特征、任务特征和集群计算资源特征,生成资源分配信息;根据资源分配信息运行任务,获取任务资源监控,日志特征提取,准确率验证;根据任务资源监控,日志特征提取,准确率验证训练神经网络模型;再次提交任务,多次重复以上操作,经训练后的神经网络模型计算后输出最终的集群计算资源调度方案。本发明实施例实现智能化、自动化的方法,提高了设备利用率和数据分析效率,降低了数据中心的能源消耗。

    业务推荐方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN111931035B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN201910395544.5

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明实施例涉及机器学习技术领域,公开了一种业务推荐方法、装置和设备,所述方法包括:获取目标用户的业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵;根据所述业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵,通过神经网络生成业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵;根据所述业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵进行业务推荐。通过上述方式,本发明实施例大大提高了业务推荐效率、降低了误差,提升了业务推荐和业务预测的精度。(56)对比文件Sheng Li 等.Deep CollaborativeFiltering via Marginalized DenoisingAuto-encoder《.CIKM '15: Proceedings ofthe 24th ACM International on Conferenceon Information and Knowledge Management》.2015,811–820.陈茹茹.基于数据挖掘的移动互联网业务推荐模型研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2015,(第04期),I138-1292.黄立威 等.基于深度学习的推荐系统研究综述《.计算机学报》.2018,41(07),1619-1647.周洋 等.基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法《.计算机应用研究》.2017,34(08),2336-2339.

    数据模糊化方法及装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107357943A

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201610304805.4

    申请日:2016-05-10

    CPC classification number: G06F19/00

    Abstract: 本发明实施例公开了一种数据模糊化方法,所述方法包括:对待处理的数据进行数据分析,确定数据分布特征;根据所述数据分布特征,确定数据离散点并生成离散模型;根据所述离散模型对所述待处理的数据进行模糊化处理。本发明实施例还公开一种数据模糊化装置。

    业务推荐方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN111931035A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN201910395544.5

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明实施例涉及机器学习技术领域,公开了一种业务推荐方法、装置和设备,所述方法包括:获取目标用户的业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵;根据所述业务内容矩阵、用户评分矩阵和用户通话关系邻接矩阵,通过神经网络生成业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵;根据所述业务隐因子特征矩阵、用户隐因子特征矩阵和通话关系隐因子特征矩阵进行业务推荐。通过上述方式,本发明实施例大大提高了业务推荐效率、降低了误差,提升了业务推荐和业务预测的精度。

    数据模糊化方法及装置
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107357943B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201610304805.4

    申请日:2016-05-10

    Abstract: 本发明实施例公开了一种数据模糊化方法,所述方法包括:对待处理的数据进行数据分析,确定数据分布特征;根据所述数据分布特征,确定数据离散点并生成离散模型;根据所述离散模型对所述待处理的数据进行模糊化处理。本发明实施例还公开一种数据模糊化装置。

    文件授权方法及移动终端

    公开(公告)号:CN107085688A

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:CN201610087795.3

    申请日:2016-02-16

    CPC classification number: G06F21/602

    Abstract: 本发明公开了一种文件授权方法及移动终端,其中:所述方法包括:第一移动终端确定需要解密的第一文件数据;所述第一移动终端通过基站向文件服务器发送授权请求,所述授权请求用于请求所述第一文件数据对进行授权;所述第一移动终端接收所述文件服务器发送的授权响应;所述第一移动终端判断所述授权响应中是否包括授权码,得到第一判断结果,所述授权码用于所述第一文件数据进行授权,所述第二移动终端的用户为所述第一文件数据的版权所有者;所述第一移动终端根据所述第一判断结果对所述第一文件数据进行处理。

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