[发明专利]用于确定模型以数字化地分析输入数据的网络实体

权利要求书

1.一种网络实体(101)，其特征在于，用于确定模型的至少一个模型参数，所述至少一个模型参数用于数字化地分析输入数据，所述网络实体(101)被配置成：

通过通信网络(107)接收来自请求实体(105)的模型请求，所述模型请求请求所述模型的至少一个模型参数；

通过以下中的至少一项获得所请求的至少一个模型参数：

执行机器学习模型训练算法，所述机器学习模型训练算法用于用输入数据训练所述模型，以便确定所请求的模型参数中的至少一个模型参数；

针对现有模型搜索本地数据库；或

从另外的网络实体请求所述至少一个模型参数；以及

通过所述通信网络向所述请求实体(105)发送所述至少一个请求的模型参数或所述模型，所述模型由所述网络实体基于所述至少一个模型参数确定。

2.根据权利要求1所述的网络实体(101)，其特征在于，所述通信网络(107)包括注册实体(103)，所述注册实体(103)用于注册模型，其中，所述网络实体(101)用于通过所述通信网络(107)向所述注册实体(103)发送注册信号，所述注册信号包括关于所述模型的信息，以便利用所述注册实体(103)注册所述模型。

3.根据权利要求2所述的网络实体(101)，其特征在于，所述注册信息至少包括关于模型类型、数据分析标识、所述模型的特征集或事件ID或者所述模型的至少一个模型参数的信息。

4.根据前述权利要求中任一项所述的网络实体(101)，其特征在于，用于利用所述模型请求发送和/或接收关于所述模型的信息，所述信息包括以下各项中的至少一项：

模型类型；机器学习训练算法；分析ID；特征集；输入数据类型，所述输入数据类型具体为事件ID；感兴趣区域；应用ID；关于所述模型的信息，所述关于所述模型的信息具体地来自所述请求网络实体；模型ID，所述模型ID具体为模型版本；模型时间，所述模型时间具体为时间戳。

5.根据前述权利要求中任一项所述的网络实体(101)，其特征在于，所述模型请求包括用于确定所述至少一个请求的模型参数的关于所述模型的信息，其中，所述网络实体用于基于所接收到的关于所述模型的信息，执行和/或提供来自所述网络实体(101)处可用的一组机器学习模型训练算法的所述机器学习模型训练算法。

6.根据前述权利要求中任一项所述的网络实体，其特征在于，所述网络实体被配置成：

从另外的请求网络实体接收另外的模型请求，所述另外的参数请求请求另外的模型的另外的模型参数，或者，具体地经由注册实体确定另外的网络实体，所述另外的网络实体能够提供另外的模型；以及

通过所述通信网络向所述另外的网络实体发送对所述另外的模型的请求；以及

从所述另外的网络实体接收所述另外的模型。

7.根据权利要求6所述的网络实体(101)，其特征在于，被配置成向所述另外的网络实体发送关于所述模型的信息。

8.根据权利要求6或7所述的网络实体(101)，其特征在于，被配置成：如果所述网络实体已经确定所述网络实体不能提供和/或训练所述另外的模型，则向所述另外的网络实体发送对所述另外的模型参数的所述请求。

9.根据权利要求6、7或8所述的网络实体(101)，其特征在于，被配置成通过所述通信网络(107)从注册实体(105)请求关于所述另外的网络实体的信息，以便发现所述另外的网络实体。

10.一种通信网络(107)中的注册实体(103)，其特征在于，用于在所述通信网络(107)中提供关于可用模型的信息，所述注册实体(103)被配置成：从网络实体(101)接收注册信号，所述注册信号指示能够由所述网络实体(101)提供的模型；以及存储关于所述模型的信息和/或所述网络实体(101)的通信网络标识符和/或地址。