[发明专利]一种模型训练方法、数据存储方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本用户历史存储数据过程中的操作数据及数据属性；其中，所述样本用户具有偏好标签，所述偏好标签用于指示所述样本用户对文件存储系统类型的实际偏好；

从所述操作数据及所述数据属性中提取所述样本用户操作历史存储数据的属性特征；

将所述属性特征输入待训练模型中进行分类预测，得到所述样本用户的预测偏好标签；

根据所述偏好标签以及所述预测偏好标签，计算所述待训练模型的损失，并根据所述损失对所述待训练模型的参数进行调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性特征包括文件存储性能特征以及容量特征，所述偏好标签包括：容量型、均衡型、性能型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述操作数据及所述数据属性中提取所述样本用户操作历史存储数据的属性特征，包括：

从所述操作数据及所述数据属性中提取所述样本用户操作历史存储数据的数据操作频率、数据类型及数据大小；

根据所述数据操作频率、数据类型，确定所述样本用户的文件存储性能特征；

根据所述数据大小，确定所述样本用户的容量特征。

4.一种数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户历史存储数据过程中的目标操作数据及目标数据属性；

从所述目标操作数据及所述目标数据属性中提取所述目标用户操作历史存储数据的目标属性特征；

将所述目标属性特征输入预先训练好的模型中进行分类预测，得到所述目标用户的目标偏好标签，其中，所述预先训练好的模型为采用权利要求1-3任一方法训练得到的，所述目标偏好标签用于指示所述目标用户对文件存储系统类型的偏好，所述目标偏好标签与目标用户类型之间具有对应关系；

根据用户类型与文件存储系统之间的对应关系，将所述目标用户的数据存储至所述目标用户类型对应的文件存储系统中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标属性特征包括文件存储性能特征以及容量特征，所述目标偏好标签包括：容量型、均衡型、性能型，所述文件存储系统包括：容量型文件存储系统、均衡型文件存储系统、性能型文件存储系统。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述目标操作数据及所述目标数据属性中提取所述目标用户操作历史存储数据的目标属性特征，包括：

从所述目标操作数据及所述目标数据属性中提取所述目标用户操作历史存储数据的数据操作频率、数据类型及数据大小；

根据所述数据操作频率、数据类型，确定所述目标用户的文件存储性能特征；

根据所述数据大小，确定所述目标用户的容量特征。

7.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

第一数据获取模块，用于获取样本用户历史存储数据过程中的操作数据及数据属性；其中，所述样本用户具有偏好标签，所述偏好标签用于指示所述样本用户对文件存储系统类型的实际偏好；

第一特征提取模块，用于从所述操作数据及所述数据属性中提取所述样本用户操作历史存储数据的属性特征；

第一分类预测模块，用于将所述属性特征输入待训练模型中进行分类预测，得到所述样本用户的预测偏好标签；

模型训练模块，用于根据所述偏好标签以及所述预测偏好标签，计算所述待训练模型的损失，并根据所述损失对所述待训练模型的参数进行调整。