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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115080771A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210715239.1G06V10/774(2022.01)(22)申请日2022.06.23H04L12/66(2006.01)(71)申请人康键信息技术(深圳)有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)(72)发明人李明(74)专利代理机构北京中强智尚知识产权代理有限公司11448专利代理师刘丽颖(51)Int.Cl.G06F16/41(2019.01)G06F16/45(2019.01)G06Q40/08(2012.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称基于人工智能的数据处理方法及装置、介质、网关设备(57)摘要本发明公开了一种基于人工智能的数据处理方法及装置、介质、网关设备,涉及人工智能技术领域,主要目的在于解决现有非结构化数据的数据处理效率较低的问题。包括:配置网关数据传输接口,并绑定至少一个数据处理终端,所述网关数据传输接口用于传输流经网关设备的数据对象;通过所述网关数据传输接口接收数据处理请求,并基于已完成训练的数据分类模型对所述数据处理请求中携带的数据对象进行分类处理,确定所述数据对象的目标数据处理终端,所述数据分类模型的训练样本数据为根据数据访问次数确定不同数据对象分类至目标数据处理终端的分类标签;通过所述网关数据传输接口,在所述目标数据处理终端中处理所述数据对象。CN115080771ACN115080771A权利要求书1/2页1.一种基于人工智能的数据处理方法,其特征在于,包括:配置网关数据传输接口,并绑定至少一个数据处理终端,所述网关数据传输接口用于传输流经网关设备的数据对象;通过所述网关数据传输接口接收数据处理请求,并基于已完成训练的数据分类模型对所述数据处理请求中携带的数据对象进行分类处理,确定所述数据对象的目标数据处理终端,所述数据分类模型的训练样本数据为根据数据访问次数确定不同数据对象分类至目标数据处理终端的分类标签;通过所述网关数据传输接口,在所述目标数据处理终端中处理所述数据对象。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于已完成训练的数据分类模型对所述数据处理请求中携带的数据对象进行分类处理,确定所述数据对象的目标数据处理终端之前,所述方法还包括:从所述数据处理终端中确定训练数据处理终端,并获取训练数据处理终端中的训练样本数据,其中,所述训练样本数据中的分类标签为基于各数据处理终端的数据访问次数确定的;建立数据分类模型,并基于所述分类标签以及所述训练样本数据对所述数据分类模型进行模型训练,得到完成训练的数据分类模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述数据处理终端中确定训练数据处理终端包括:获取业务需求信息,所述业务需求信息包括不同业务场景中数据对象对应的数据分类类型、数据处理类型,所述数据分类类型包括非结构化数据类型中的图像数据类型、音频数据类型、视频数据类型、模型算法数据类型,所述数据处理类型包括存储处理类型、查询处理类型、更新处理类型;获取所述数据处理终端中已完成数据处理的数据处理记录信息;若所述数据处理记录信息匹配所述业务需求信息,则将所述数据处理终端确定为训练数据处理终端,以使所述训练数据处理终端中获取已标记数据对象的分类标签、以及已标记终端身份信息作为训练样本数据。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:按照预设时间间隔向所述数据处理终端发送所述业务需求信息,并指示所述数据处理终端基于所述业务需求信息进行标签标记处理;接收所述数据处理终端完成标签标记处理的标记指示信息,并执行所述从所述数据处理终端中确定训练数据处理终端的步骤,以更新训练所述数据分类模型。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述建立数据分类模型,并基于所述分类标签以及所述训练样本数据对所述数据分类模型进行模型训练,得到完成训练的数据分类模型之后,所述方法还包括:获取通过所述网关数据传输接口进行数据传输的第三方应用标识,并基于预设模型验证关系确定与所述第三方应用标识匹配的模型验证指标,所述预设模型验证关系中包含多个第三方应用标识与多个模型验证指标之间的对应关系;若已完成训练的数据分类模型的模型验证参数匹配所述模型验证指标,则确认所述数据分类模型通过指标验证,以通过所述数据分类模型对数据对象进行分类处理。2CN115080771A权利要求书2/2页6.根据权利要求1‑5任一项所述的方法,其特征在于,所述通过所述网关数据传输接口,在所述目标数据处理终端中处理所述数据对象包括:若所述数据处理请求为数据存储请求,则通过