(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-12-28
(54)【発明の名称】ネットワークデータ分析方法、機能エンティティ及び電子機器
(51)【国際特許分類】
G06N 20/00 20190101AFI20221221BHJP
H04W 24/02 20090101ALI20221221BHJP
H04W 88/18 20090101ALI20221221BHJP
【FI】
G06N20/00
H04W24/02
H04W88/18
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022526286
(86)(22)【出願日】2020-09-16
(85)【翻訳文提出日】2022-05-25
(86)【国際出願番号】 CN2020115631
(87)【国際公開番号】W WO2021088520
(87)【国際公開日】2021-05-14
(31)【優先権主張番号】201911089314.2
(32)【優先日】2019-11-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】518389015
【氏名又は名称】中国移動通信有限公司研究院
【氏名又は名称原語表記】China Mobile Communication Co., Ltd Research Institute
【住所又は居所原語表記】32 Xuanwumen West Street, Xicheng District, Beijing 100053, China
(71)【出願人】
【識別番号】507142144
【氏名又は名称】中国移動通信集団有限公司
【氏名又は名称原語表記】CHINA MOBILE COMMUNICATIONS GROUP CO., LTD.
(74)【代理人】
【識別番号】100145403
【氏名又は名称】山尾 憲人
(74)【代理人】
【識別番号】100135703
【氏名又は名称】岡部 英隆
(72)【発明者】
【氏名】李 愛華
【テーマコード(参考)】
5K067
【Fターム(参考)】
5K067AA21
5K067DD17
5K067DD20
5K067EE16
(57)【要約】
ネットワークデータ分析方法、機能エンティティ及び電子機器であって、該ネットワークデータ分析方法は、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求すること(101)であって、第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、こと(101)と、第1対象から送信された前記モデルを受信すること(102)と、を含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法であって、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信することと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項2】
前記1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、具体的には、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信することであって、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送されること、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すことであって、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことであることを特徴とする
請求項1に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項3】
前記1つのモデルを生成するよう第1対象に要求する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信することと、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである、ことと、を更に含むことを特徴とする
請求項1に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項4】
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられることを特徴とする
請求項3に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項5】
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項3に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項6】
前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項2に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項7】
前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項2に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項8】
前記第1対象から送信された前記モデルを受信した後、
前記NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含むことを特徴とする
請求項2-5のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項9】
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法であって、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信することと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項10】
前記NWDAFエンティティから送信された前記第2要求メッセージを受信する前に、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信することであって、前記第2対象は、前記NRFエンティティにおける登録済み対象から選択されたものである、ことを更に含むことを特徴とする
請求項9に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項11】
前記登録要求メッセージは登録待ち対象のパラメータを含み、前記登録待ち対象のパラメータは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項10に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項12】
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられることを特徴とする
請求項9-11のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項13】
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項9-11のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項14】
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信した後、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含むことを特徴とする
請求項9-11のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項15】
訓練対象に用いられるネットワークデータ分析方法であって、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記ネットワークデータ分析方法は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することと、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信することと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項16】
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することは、具体的には、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成すること、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供することであることを特徴とする
請求項15に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項17】
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求することを更に含むことを特徴とする
請求項16に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項18】
前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項16又は17に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項19】
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成した後、
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信することを更に含むことを特徴とする
請求項16又は17に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項20】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成され、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、機能エンティティ。
【請求項21】
前記送受信機は更に、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信ように構成され、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送され、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すように構成され、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであることを特徴とする
請求項20に記載の機能エンティティ。
【請求項22】
前記送受信機は更に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信し、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信するように構成され、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものであることを特徴とする
請求項20に記載の機能エンティティ。
【請求項23】
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられることを特徴とする
請求項22に記載の機能エンティティ。
【請求項24】
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項22に記載の機能エンティティ。
【請求項25】
前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項21に記載の機能エンティティ。
【請求項26】
前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項21に記載の機能エンティティ。
【請求項27】
前記送受信機は更に、
前記NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信するように構成され、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含むことを特徴とする
請求項21-24のうちいずれか一項に記載の機能エンティティ。
【請求項28】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成され、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、機能エンティティ。
【請求項29】
前記送受信機は更に、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信するように構成され、前記第2対象は、前記NRFエンティティにおける登録済み対象から選択されたものであることを特徴とする
請求項28に記載の機能エンティティ。
【請求項30】
前記登録要求メッセージは登録待ち対象のパラメータを含み、前記登録待ち対象のパラメータは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項29に記載の機能エンティティ。
【請求項31】
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられることを特徴とする
請求項28-30のうちいずれか一項に記載の機能エンティティ。
【請求項32】
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項28-30のうちいずれか一項に記載の機能エンティティ。
【請求項33】
前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信するように構成され、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含むことを特徴とする
請求項28-30のうちいずれか一項に記載の機能エンティティ。
【請求項34】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含む場合、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される、機能エンティティ。
【請求項35】
前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成し、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供するように構成されることを特徴とする
請求項34に記載の機能エンティティ。
【請求項36】
前記送受信機は更に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求するように構成されることを特徴とする
請求項35に記載の機能エンティティ。
【請求項37】
前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項35又は36に記載の機能エンティティ。
【請求項38】
前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信するように構成されることを特徴とする
請求項35又は36に記載の機能エンティティ。
【請求項39】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティであり、前記機能エンティティは、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求するように構成される要求モジュールであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、要求モジュールと、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成される受信モジュールと、を備える、機能エンティティ。
【請求項40】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティであり、前記機能エンティティは、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信するように構成される受信モジュールと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成される送信モジュールであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、送信モジュールと、を備える、機能エンティティ。
【請求項41】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記機能エンティティは、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成するように構成される受信モジュールと、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される送信モジュールと、を備える、機能エンティティ。
【請求項42】
電子機器であって、前記電子機器は、プロセッサと、メモリと、前記メモリに記憶されており、且つ前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項1-8のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項9-14のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項15-19のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させる、電子機器。
【請求項43】
コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項1-8のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項9-14のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに請求項15-19のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させる、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本願は、通信技術分野に関し、特にネットワークデータ分析方法、機能エンティティ及び電子機器に関する。
【0002】
(関連出願の相互参照)
本願は、2019年11月8日に中国で提出された中国特許出願番号No.201911089314.2の優先権を主張しており、同出願の内容の全ては、ここに参照として取り込まれる。
【背景技術】
【0003】
ネットワークデータ分析機能(Network Data Analytics Function:NWDAF)エンティティは、1つの複合体として設定され、データレイク、訓練プラットフォーム、推論プラットフォームなどのユニットを含み、NWDAFエンティティと各ネットワークエレメントとインタラクションを行い、データ収集、モデル訓練及び推論演算を完了し、必要に応じて訓練分析結果を関連ネットワークエレメントに配信する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
現在では、NWDAFエンティティ全体の設計にモデル訓練機能が含まれることによって、モデル訓練機能の使用が十分に柔軟ではないことを引き起こす。
【0005】
本願の実施例は、NWDAFエンティティのモデル訓練機能の使用が十分に柔軟ではないという問題を解決するためのネットワークデータ分析方法、機能エンティティ及び電子機器を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記技術的課題を解決するために、本願は、以下のように実施される。
【0007】
第1態様によれば、本願の実施例は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法を提供する。前記ネットワークデータ分析方法は、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信することと、を含む。
【0008】
第2態様によれば、本願の実施例は、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法を提供する。前記ネットワークデータ分析方法は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信することと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、を含む。
【0009】
第3態様によれば、本願の実施例は、訓練対象に用いられるネットワークデータ分析方法を提供する。前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記ネットワークデータ分析方法は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することと、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信することと、を含む。
【0010】
第4態様によれば、機能エンティティを提供する。前記機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成され、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0011】
第5態様によれば、本願の実施例は、機能エンティティを提供する。前記機能エンティティは、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成され、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0012】
第6態様によれば、本願の実施例は、機能エンティティを提供する。機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される。
【0013】
第7態様によれば、本願の実施例は、機能エンティティを提供する。前記機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティであり、前記機能エンティティは、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求するように構成される要求モジュールであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、要求モジュールと、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成される受信モジュールと、を備える。
【0014】
第8態様によれば、本願の実施例は、機能エンティティを提供する。前記機能エンティティは、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティであり、前記機能エンティティは、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信するように構成される受信モジュールと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成される送信モジュールであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、送信モジュールと、を備える。
【0015】
第9態様によれば、本願の実施例は、機能エンティティを提供する。前記機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記機能エンティティは、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成するように構成される受信モジュールと、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される送信モジュールと、を備える。
【0016】
第10態様によれば、本願の実施例は、電子機器を提供する。前記電子機器は、プロセッサと、メモリと、前記メモリに記憶されており、且つ前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備え、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、前記プロセッサに第1態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、前記プロセッサに第2態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される時、第3態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させる。
【0017】
第11態様によれば、本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。前記コンピュータ可読記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに第1態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに第2態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させ、又は、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、前記プロセッサに第3態様に記載のネットワークデータ分析方法におけるステップを実現させる。
【発明の効果】
【0018】
本願の実施例において、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティは、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象から送信された前記モデルを受信する。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【0019】
【
図1】本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートのその一である。
【
図2】本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートのその二である。
【
図3】本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートのその三である。
【
図4】本願の実施例による複数の機能エンティティ間の情報送信の概略図である。
【
図5】本願の実施例による第1機能エンティティの構造図である。
【
図6】本願の実施例による第2機能エンティティの構造図である。
【
図7】本願の実施例による第3機能エンティティの構造図である。
【
図8】本願の実施例による別の機能エンティティの構造図である。
【発明を実施するための形態】
【0020】
本願の実施例における技術的解決手段をより明確に説明するために、以上、本願の実施例の説明に必要な図面を簡単に説明する。勿論、以上の記述における図面は本願のいくつかの実施例に過ぎず、当業者は創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の図面を得ることもできる。
【0021】
以下は、本願の実施例における添付図面を結び付けながら、本願の実施例における技術的解決手段を明瞭且つ完全に記述する。明らかに、記述された実施例は、本願の一部の実施例であり、全部の実施例ではない。本願における実施例に基づき、当業者が創造的な労力を払わない前提で得られたすべての他の実施例は、いずれも本願の保護範囲に属する。
【0022】
5Gの第1版の規格において、3GPP(登録商標)は、機械学習に基づくNWDAFエンティティをネットワークスライス選択機能及びポリシー制御機能の基礎とする。換言すれば、ネットワークスライス選択機能及びポリシー制御機能の実行は、NWDAFエンティティに依存する必要がある。NWDAFエンティティは、多くのタイプのデータに対して「収集」操作及びデータ処理操作を行うことができ、例えば、全ての5Gネットワークスライスのトラフィック負荷をリアルタイムにセンシングし、5G移動端末に対するユーザの使用行為を収集して分析し、5Gアプリケーションの実行性能などを収集して分析し、続いて、機械学習技術を用いてそれに対してリアルタイムな分析を行い、決定を行う。
【0023】
本願の具体的な実施例は、上記5G移動通信システムに用いられてもよい。理解すべきこととして、本願の実施例は、同様に、NWDAF又は類似した機能エンティティが設けられているネットワークに用いられてもよい。
【0024】
以下、本願の具体的な実施例を更に詳しく説明する。
【0025】
図1を参照すると、
図1は、本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートである。該方法は、ネットワークデータ分析エンティティに用いられ、
図1に示すように、前記ネットワークデータ分析方法は、以下のステップを含む。
【0026】
ステップ101において、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0027】
モデルは、統計モデルであってもよく、予測モデルであってもよい。
【0028】
ステップ102において、前記第1対象から送信された前記モデルを受信する。
【0029】
本実施例において、モデルは、第1対象によって送信され、ネットワークデータ分析機能(Network Data Analytics Function:NWDAF)エンティティに送信される。第1対象とNWDAFは、分離した2つのエンティティである。このように、モデル訓練機能を有する第1対象は、1つの物理エンティティ又は論理エンティティとして単独に存在し、各第1対象が複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0030】
本実施例において、NWDAFエンティティは、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象から送信された前記モデルを受信する。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0031】
本願の一実施例において、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、具体的には、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信することであって、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送されること、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すことであって、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことである。
【0032】
本実施例において、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、2つの方式を含む。第1方式は、第1対象に第1要求メッセージを送信することによって、モデルを生成するよう第1対象に要求することである。第2方式は、第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すことによって、モデルを生成するよう第1対象に要求することである。
【0033】
訓練モジュールは、論理的には、NWDAFエンティティに属するが、物理的配置において、NWDAFエンティティに設けられてもよく、他のエンティティ又はネットワークエレメントに配置されてもよい。訓練機能エンティティ、訓練サービスモジュール及び訓練モジュールはいずれもソフトウェアロジックモジュールであり、ソフトウェア実現形態の別称である。
【0034】
本願の一実施例において、前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0035】
具体的には、アルゴリズム識別子パラメータは、どのアルゴリズムを使用して訓練することを要求するかを指示するためのものであってもよく、アルゴリズム性能パラメータは、要求されるアルゴリズムの性能要件を指示するためのものであってもよく、データアドレスパラメータは、どこからデータを収集して訓練を行うかを指示するためのものであってもよい。
【0036】
本願の一実施例において、前記第1応答メッセージは、
モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0037】
本願の一実施例において、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信することと、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである、ことと、を更に含む。
【0038】
具体的には、現在のシステムアーキテクチャにおいて、全てのサービス、訓練プラットフォームなどは、一括してネットワークリポジトリ機能(NF Repository Function:NRF)に登録されてもよい。第1対象を決定する前に、即ち、NWDAFエンティティが1つのモデルを生成するよう第1対象に要求する前に、NRFエンティティから現在の利用可能な対象を知らせることによって、第1対象に対するランダムな選択を避けることができる。即ち、NWDAFエンティティは、NRFエンティティに第2要求メッセージを送信し、利用可能な第2対象を返信するよう前記NRFエンティティに要求する。
【0039】
更に、NRDAFエンティティは、自体の需要を提出してもよい。例えば、第2要求メッセージにパラメータを搬送する。前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。このように決定された第2対象は、更に、NRDAFエンティティの需要に合致する。NRFエンティティは、第2要求メッセージで搬送されるパラメータに基づいて、第2対象を決定し、第2応答メッセージをNWDAFエンティティに送信してもよく、第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものである。
【0040】
NWDAFエンティティは、NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信し、第2応答メッセージによる指示に基づいて、第2対象から第1対象を選択する。第2応答メッセージは第2対象のパラメータを搬送し、第2対象のパラメータは、NWDAFエンティティが第2対象から前記第1対象を選択するために用いられる。
【0041】
NRFエンティティから返信された第2対象が複数である可能性がある。第2応答メッセージが第2対象のパラメータを搬送するため、NWDAFエンティティが複数の第2対象から適切な第2対象を選択することに有利であり、例えば、訓練精度が高い対象の選択、又は、訓練速度が速い対象の選択に有利である。
【0042】
本願の一実施例において、第1対象から送信された前記モデルを受信した後、
NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含む。
【0043】
具体的には、NWDAFエンティティは、NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信し、NRFエンティティへのNWDAFエンティティの登録を完了し、後続のネットワーク機能(Network Function:NF)エンティティによるモデルの呼び出しと取得に供する。
【0044】
更に、NWDAFエンティティが1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、NFエンティティの要求に基づいて行われると、NWDAFエンティティは、第1対象から送信されたモデルを受信した後、モデルを該NFに送信する。
【0045】
図2を参照すると、
図2は、本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートである。該方法は、ネットワークリポジトリ機能エンティティに用いられ、
図2に示すように、前記ネットワークデータ分析方法は、以下のステップを含む。
【0046】
ステップ201において、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信する。
【0047】
ステップ202において、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信し、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0048】
具体的には、NWDAFエンティティが1つのモデルを生成するよう第1対象に要求する前に、NRFエンティティから現在の利用可能な対象を知らせることによって、第1対象に対するランダムな選択を避けることができる。即ち、NWDAFエンティティは、NRFエンティティに第2要求メッセージを送信し、利用可能な第2対象を返信するよう前記NRFエンティティに要求する。
【0049】
NRFエンティティは、NWDAFエンティティから送信された第2要求メッセージを受信した後、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信し、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、それによってNWDAFエンティティは第2対象を取得した後、第2対象から第1対象を選択し、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することができる。
【0050】
本実施例において、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信し、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。このように、NWDAFエンティティは、第2対象を取得した後、第2対象から第1対象を選択し、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することができる。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0051】
本願の一実施例において、NWDAFから送信された第2要求メッセージを受信する前に、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信することであって、前記第2対象は、前記ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティにおける登録済み対象から選択されたものである、ことを更に含む。
【0052】
本実施例において、全てのサービス、訓練プラットフォームなどは、一括してNRFエンティティに登録されてもよい。NRFエンティティは、登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信し、NRFエンティティは、NWDAFエンティティから送信された第2要求メッセージを受信した後、NWDAFエンティティに、利用可能な第2対象を指示するための第2応答メッセージを返信する。第2対象は、前記NRFにおける登録済み対象から選択されたものである。
【0053】
更に、登録要求メッセージは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つの登録待ち対象のパラメータを含む。
【0054】
更に、第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0055】
具体的には、NRDAFエンティティは、自体の需要を提出してもよい。例えば、第2要求メッセージにパラメータを搬送する。前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。このように決定された第2対象は、更に、NRDAFエンティティの需要に合致する。NRFエンティティは、第2要求メッセージで搬送されるパラメータに基づいて、第2対象を決定し、第2応答メッセージをNWDAFエンティティに送信してもよく、第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものである。
【0056】
更に、第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられる。
【0057】
具体的には、NRFエンティティから返信された第2対象が複数である可能性がある。第2応答メッセージが第2対象のパラメータを搬送するため、NWDAFエンティティが複数の第2対象から適切な第2対象を選択することに有利であり、例えば、訓練精度が高い対象の選択、又は、訓練速度が速い対象の選択に有利である。
【0058】
本願の一実施例において、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信した後、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含む。
【0059】
具体的には、NWDAFエンティティは、NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信し、NRFエンティティへのNWDAFエンティティの登録を完了し、後続のNFエンティティによるモデルの呼び出しと取得に供する。
【0060】
図3を参照すると、
図3は、本願の実施例によるネットワークデータ分析方法のフローチャートである。該方法は、訓練対象に用いられ、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含む。
図3に示すように、前記ネットワークデータ分析方法は、以下のステップを含む。
【0061】
ステップ301において、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成する。
【0062】
訓練対象は、第1対象であってもよく、第3対象であってもよい。モデルは、統計モデルであってもよく、予測モデルであってもよい。
【0063】
ステップ302において、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信する。
【0064】
訓練対象は、生成されたモデルをNWDAFエンティティに送信する。
【0065】
本実施例において、訓練対象は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信する。訓練対象がモデル訓練機能を有し、且つ訓練対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する訓練対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0066】
本願の一実施例において、NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することは、具体的には、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成すること、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供することである。
【0067】
具体的には、訓練対象は、NWDAFエンティティから送信された要求に基づいて、2つのモデル生成方式を提供することができる。
【0068】
第1方式は、NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成することである。第2方式は、NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、モデルの生成のための訓練サービスを提供し、NWDAFエンティティによるモデル生成用訓練サービスの呼び出しに供する。本実施例において、訓練モジュールは、論理的には、NWDAFエンティティに属するが、物理的配置において、NWDAFエンティティに設けられてもよく、他のエンティティ又はネットワークエレメントに配置されてもよい。訓練機能エンティティ、訓練サービスモジュール及び訓練モジュールはいずれもソフトウェアロジックモジュールであり、ソフトウェア実現形態の別称である。
【0069】
本願の一実施例において、NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求することを更に含む。
【0070】
本実施例において、訓練対象は、NRFエンティティに登録されてもよい。NRFエンティティは、訓練対象から送信された登録要求メッセージを受信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求する。このように、NRFエンティティは、NWDAFエンティティから送信された第2要求メッセージを受信した後、NWDAFエンティティに、利用可能な第2対象を指示するための第2応答メッセージを返信する。第2対象は、前記NRFにおける登録済み対象から選択されたものである。
【0071】
本願の一実施例において、前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0072】
具体的には、アルゴリズム識別子パラメータは、どのアルゴリズムを使用して訓練することを要求するかを指示するためのものであってもよく、アルゴリズム性能パラメータは、要求されるアルゴリズムの性能要件を指示するためのものであってもよく、データアドレスパラメータは、どこからデータを収集して訓練を行うかを指示するためのものであってもよい。
【0073】
本願の一実施例において、NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成した後、
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信することを更に含む。
【0074】
図4を参照すると、
図4は、本願の実施例による複数の機能エンティティ間の情報送信の概略図である。
図4において4つの機能エンティティが含まれ、それぞれ、NRFエンティティ、NWDAFエンティティ、AI訓練プラットフォーム1(訓練対象1と理解されてもよい)及びAI訓練プラットフォーム1(訓練対象2と理解されてもよい)である。
【0075】
ステップ1aにおいて、訓練プラットフォーム1がNRFエンティティに登録し、訓練プラットフォーム1のアドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力などをNRFエンティティに知らせ、NRFエンティティが訓練プラットフォーム1に応答メッセージ(Nnrf_NFManagement_NFRegister_request/Rsp)を返信する。即ち、訓練プラットフォーム1(Training Platform)は、アドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプなどの情報を含む自己の能力をNRFに登録する。
【0076】
ステップ1bにおいて、訓練プラットフォーム2がNRFエンティティに登録し、訓練プラットフォーム2のアドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力などをNRFエンティティに知らせ、NRFエンティティが訓練プラットフォーム2に応答メッセージ(Nnrf_NFManagement_NFRegister_request/Rsp)を返信する。即ち、訓練プラットフォーム2(Training Platform)は、アドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプなどの情報を含む自己の能力をNRFに登録する。
【0077】
ステップ2において、NWDAFエンティティがデータ分析をトリガーする。NWDAF(推論プラットフォームInference Platform又は推論機能Inference Function)は、特定のAnalyticsに対するデータ分析をトリガーする。以下の2つのケースを含む。
【0078】
(a)NFがAnalytics Dataを報告するようNWDAFに要求する。
(b)NWDAF自身がデータ分析をトリガーし、Analytics Dataを得る。
ステップ3において、NWDAFエンティティがNRFエンティティに要求メッセージ(第1要求メッセージと理解されてもよい)を送信し、要求メッセージは、アルゴリズムタイプ、NWDAFアドレスなどを含み、即ち、NWDAFは、NRFに対して訓練プラットフォームのサービスを要求し、該要求は、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプ、NWDAFアドレスなどの情報を搬送する。
【0079】
ステップ4において、NRFエンティティが応答メッセージ(Nnrf_NFDiscovery_Request response)を返信し、応答メッセージは、1つ又は複数の訓練プラットフォーム情報を含み、訓練プラットフォームアドレス、サポートアルゴリズム識別子、アルゴリズム性能、アルゴリズム速度などを含む。
【0080】
ステップ5において、NWDAFエンティティが、NRFエンティティから返信された情報に基づいて、1つの訓練プラットフォームを選択し、
図4において、NWDAFエンティティがNRFエンティティ出力に基づいて訓練プラットフォーム1を選択する。
【0081】
ステップ6において、NWDAFエンティティが訓練プラットフォーム1にモデル要求を送信し、該要求は、アルゴリズム識別子、アルゴリズム識別子、アルゴリズム性能要件、(選択可能な)データアドレスを搬送する。
【0082】
ステップ7において、訓練プラットフォームがデータ収集及びモデル訓練を実行する。
【0083】
ステップ8において、訓練プラットフォームがNWDAFエンティティにモデル応答を返信し、該応答は、モデル識別子、モデル入力(Event IDリスト)、モデル出力、モデルパラメータを含む。
【0084】
ステップ9において、NWDAFエンティティがモデルの部署を完了する。
【0085】
ステップ10において、ステップ2におけるケース(a)について、NWDAFエンティティが、要求するNFにAnalytics Data結果を返信する。
【0086】
ステップ2におけるケース(b)について、NWDAFは、NRFに登録し、Analytic ID及びNWDAFアドレスを搬送し、後続のNFによるAnalytics Dataの呼び出しと取得に供する。
【0087】
図4において、NWDAFエンティティは、NRFエンティティに、nalytics ID、NWDAFアドレスを含む登録メッセージ(Nnrf_NFManagement_NFRegister_Request)を送信し、NRFエンティティは、NWDAFエンティティに応答メッセージを返信する。
【0088】
本願において、訓練プラットフォーム側(Training Platform)は、
NRFに、アドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプなどの情報を含む自己能力を登録することをサポートすることと、
NWDAFのモデル要求(アルゴリズム識別子、アルゴリズム性能要件、データアドレスなどの情報を含む)に基づいて、データ収集及びデータ訓練を実行することをサポートすることと、
NWDAFにモデル応答を返信することをサポートすることであって、該応答は、モデル識別子、モデル入力(Event IDリスト)、モデル出力、モデルパラメータなどの情報を搬送する、ことと、を含む。
【0089】
NWDAF側(推論プラットフォームInference Platform又は推論機能Inference Function)は、
NRFに訓練プラットフォームのサービスを要求することをサポートすることであって、該要求は、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプ、NWDAFアドレスなどの情報を搬送する、ことと、
NRFから返信された情報に基づいて、1つの訓練プラットフォームを選択することをサポートすることと、
訓練プラットフォームに対してモデル要求を開始することをサポートすることであって、該モデル要求は、アルゴリズム識別子、アルゴリズム性能要件、データアドレスなどの情報を搬送する、ことと、
訓練プラットフォームから返信されたモデル応答を受信し、該モデル応答は、モデル識別子、モデル入力(Event IDリスト)、モデル出力、モデルパラメータなどの情報を含み、モデルの部署を完了することをサポートすることと、
NFから送信されたAnalytics Data報告の要求をサポートすることと、
要求を行うNFにAnalytics Data結果を返信することをサポートすることと、
自体によってデータ分析をトリガーし、Analytics Dataを得ることをサポートすることと、
NRFにAnalytics Data結果を登録することをサポートすることであって、該結果は、Analytic ID及びNWDAFアドレスを搬送する、ことと、を含む。
【0090】
NRF側は、
訓練プラットフォームによる、アドレス、位置、負荷、アルゴリズム能力、アルゴリズムタイプなどの情報を含む関連能力の登録をサポートすることと、
NWDAFに1つ又は複数の訓練プラットフォーム情報を返信することをサポートすることであって、該情報は、訓練プラットフォームアドレス、サポートアルゴリズム識別子、アルゴリズム性能、アルゴリズム速度などを含む、ことと、
NWDAFからのAnalytics Data登録要求を受信することをサポートし、Analytic IDとNWDAFアドレスなどのパラメータの処理をサポートすることと、を含む。
【0091】
本願のネットワークデータ分析方法は、データ訓練プラットフォームとNWDAFネットワークエレメントを分離されることができる。NWDAFは、NRFによって能力を登録し、訓練プラットフォームを発見し、実際の部署において、訓練プラットフォームとして、第三者AIプラットフォームを用いてもよく、自己開発されたAIプラットフォームを用いてもよい。
【0092】
図5を参照すると、
図5は、本願の実施例による機能エンティティの構造概略図である。
図5に示すように、第1機能エンティティ500は、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求するように構成される要求モジュール501であって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、要求モジュール501と、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成される第1受信モジュール502と、を備える。
【0093】
更に、要求モジュール501は、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信ように構成され、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送され、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すように構成され、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0094】
更に、第1機能エンティティ500は、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信するように構成される第1送信モジュールと、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信するように構成される第2受信モジュールであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである、第2受信モジュールと、を更に備える。
【0095】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0096】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記ネットワークデータ分析機能エンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられる。
【0097】
更に、前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0098】
更に、前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0099】
更に、第1機能エンティティ500は、
NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信するように構成される第2送信モジュールであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティのアドレス情報と、を含む、第2送信モジュールを更に備える。
【0100】
第1機能エンティティ500は、
図1に示される方法の実施例におけるネットワークデータ分析機能エンティティによって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0101】
本願の実施例の第1機能エンティティ500は、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象から送信された前記モデルを受信する。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0102】
図6を参照すると、
図6は、本願の実施例による機能エンティティの構造概略図である。
図6に示すように、第2機能エンティティ600は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信するように構成される第1受信モジュール601と、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成される送信モジュール602であって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、送信モジュール602と、を備える。
【0103】
更に、第2機能エンティティ600は、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信するように構成される第1受信モジュールであって、前記第2対象は、前記ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティにおける登録済み対象から選択されたものである、第1受信モジュールを更に備える。
【0104】
更に、前記登録要求メッセージは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つの登録待ち対象のパラメータを含む。
【0105】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0106】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられる。
【0107】
更に、第2機能エンティティ600は、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信するように構成される第2受信モジュールであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、第2受信モジュールを更に備える。
【0108】
第2機能エンティティ600は、
図2に示される方法の実施例におけるネットワークリポジトリ機能エンティティによって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0109】
本願の実施例の第2機能エンティティ600は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信し、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。このように、NWDAFエンティティは、第2対象を取得した後、第2対象から第1対象を選択し、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することができる。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0110】
図7を参照すると、
図7は、本願の実施例による機能エンティティの構造概略図である。
図7に示すように、第3機能エンティティ700は、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含む。第3機能エンティティ700は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成するように構成される受信モジュール701と、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される第1送信モジュール702と、を備える。
【0111】
更に、前記受信モジュール701は、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成し、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供するように構成される。
【0112】
更に、第3機能エンティティ700は、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求するように構成される第2送信モジュールをさらに備える。
【0113】
更に、前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0114】
更に、第3機能エンティティ700は
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信するように構成される第3送信モジュールを更に備える。
【0115】
第3機能エンティティ700は、
図3に示される方法の実施例における訓練対象によって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0116】
本実施例における訓練対象700は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信する。訓練対象がモデル訓練機能を有し、且つ訓練対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する訓練対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0117】
図8を参照すると、本願の実施例は、機能エンティティを更に提供する。前記機能エンティティは、バス1001と、送受信機1002と、アンテナ1003と、バスインタフェース1004と、プロセッサ1005と、メモリ1006と、を備える。
【0118】
本願の一実施例において、前記機能エンティティがネットワークデータ分析機能エンティティである場合、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象から送信された前記モデルを受信するように構成され、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0119】
更に、前記送受信機は更に、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信ように構成され、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送され、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すように構成され、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0120】
更に、前記送受信機は更に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信し、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信するように構成され、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである。
【0121】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0122】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記ネットワークデータ分析機能エンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられる。
【0123】
更に、前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0124】
更に、前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0125】
更に、前記送受信機は更に、
NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信するように構成され、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティのアドレス情報と、を含む。
【0126】
該実施形態において、前記機能エンティティは、メモリ1006に記憶されており、且つプロセッサ1005で実行できるコンピュータプログラムと、を更に備える。前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求するステップであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ステップと、
前記第1対象から送信された前記モデルを受信するステップと、を実現させることができる。
【0127】
更に、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、具体的には、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信することであって、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデルは、第1応答メッセージで搬送されること、
又は、
第3対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すことであって、前記第3対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことである。
【0128】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信するステップと、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信するステップであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである、ステップと、を更に実現させる。
【0129】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0130】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記ネットワークデータ分析機能エンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられる。
【0131】
更に、前記第1要求メッセージは、
アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0132】
更に、前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0133】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信するステップであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティのアドレス情報と、を含む、ステップを更に実現させる。
【0134】
機能エンティティは、
図1に示される方法の実施例におけるネットワークデータ分析機能エンティティによって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0135】
本願の実施例の機能エンティティは、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求し、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象から送信された前記モデルを受信する。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0136】
本願の一実施例において、前記機能エンティティがネットワークリポジトリ機能エンティティである場合、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するように構成され、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。
【0137】
更に、前記送受信機は更に、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信するように構成され、前記第2対象は、前記ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティにおける登録済み対象から選択されたものである。
【0138】
更に、前記登録要求メッセージは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つの登録待ち対象のパラメータを含む。
【0139】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0140】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられる。
【0141】
更に、前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信するように構成され、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む。
【0142】
該実施形態において、前記機能エンティティは、メモリ1006に記憶されており、且つプロセッサ1005で実行できるコンピュータプログラムを更に備える。前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信するステップと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信するステップであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ステップと、を実現させることができる。
【0143】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信するステップであって、前記第2対象は、前記ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティにおける登録済み対象から選択されたものである、ステップを更に実現させる。
【0144】
更に、前記登録要求メッセージは、
アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つの登録待ち対象のパラメータを含む。
【0145】
更に、前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。
【0146】
更に、前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられる。
【0147】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信するステップであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ステップを更に実現させる。
【0148】
機能エンティティは、
図2に示される方法の実施例におけるネットワークリポジトリ機能エンティティによって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0149】
本実施例の機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信し、前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信し、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである。このように、NWDAFエンティティは、第2対象を取得した後、第2対象から第1対象を選択し、1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することができる。第1対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する第1対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0150】
本願の一実施例において、前記機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含む場合、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するように構成される。
【0151】
更に、前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成し、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供するように構成される。
【0152】
更に、前記送受信機は更に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求するように構成される。
【0153】
更に、前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0154】
更に、前記送受信機は更に、
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信するように構成される。
【0155】
該実施形態において、前記機能エンティティは、メモリ1006に記憶されており、且つプロセッサ1005で実行できるコンピュータプログラムと、を更に備える。前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成するステップと、
前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信するステップと、を実現させることができる。
【0156】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成するステップ、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供するステップを更に実現させる。
【0157】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求するステップを更に実現させる。
【0158】
更に、前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含む。
【0159】
更に、前記コンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信するステップを更に実現させる。
【0160】
機能エンティティは、
図3に示される方法の実施例における訓練対象によって実現された各プロセスを実現させることができ、説明の繰り返しを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。
【0161】
本実施例における機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成し、前記NWDAFエンティティに前記モデルを送信する。訓練対象がモデル訓練機能を有し、且つ訓練対象とNWDAFエンティティが分離した2つのエンティティであるため、モデル訓練機能を有する訓練対象は、複数のNWDAFによる使用に供することができ、柔軟性を向上させる。
【0162】
図8において、バスアーキテクチャ(バス1001で代表される)、バス1001は、任意の数の相互接続されたバスとブリッジを含んでもよく、バス1001は、プロセッサ1005によって代表される一つ又は複数のプロセッサとメモリ1006によって代表されるメモリの各種の回路をリンクする。バス1001は、周辺機器、電圧レギュレータ及びパワー管理回路などのような各種の他の回路をリンクしてもよい。それらは、すべて当分野でよく知られているものであるため、本明細書では、これをさらに説明しない。バスインタフェース1004は、バス1001と送受信機1002との間にインターフェースを提供する。送受信機1002は、一つの素子であってもよく、複数の素子であってもよく、例えば複数の受信機と送信機は、伝送媒体で各種の他の装置と通信するためのユニットを提供する。プロセッサ1005によって処理されるデータは、アンテナ1003によって無線媒体上で伝送され、更に、アンテナ1003はさらに、データを受信し且つデータをプロセッサ1005に伝送する。
【0163】
プロセッサ1005は、バス1001と通常の処理を管理する役割を持ち、さらに、タイミング、周辺インターフェース、電圧調整、電源管理及び他の制御機能を含む様々な機能を提供することができる。メモリ1006は、プロセッサ1005が操作を実行する時に使用されるデータを記憶するために用いられてもよい。
【0164】
選択的に、プロセッサ1005は、CPU、ASIC、FPGA又はCPLDであってもよい。
【0165】
選択的に、本願の実施例は、電子機器をさらに提供する。プロセッサ1005と、メモリ1006と、メモリ1006に記憶され、前記プロセッサ1005上で実行できるコンピュータプログラムとを含み、このコンピュータプログラムがプロセッサ1005によって実行される時、上記
図1-
図3のうちいずれか1つのネットワークデータ分析方法の実施例の各プロセスを実現させ、且つ同じ技術的効果を達することができる。説明の繰り返しを回避するために、ここで説明を省略する。
【0166】
本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。コンピュータ可読記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されており、該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される時、上記
図1-
図3のうちいずれか1つのネットワークデータ分析方法の実施例の各プロセスを実現させ、且つ同じ技術的効果を達することができる。説明の繰り返しを回避するために、ここで説明を省略する。
【0167】
ここで、前記コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、ROM、RAM、磁気ティスク又は光ディスクなどである。
【0168】
なお、本明細書において、「含む」、「包含」という用語又はその他の任意の変形は、非排他的な「含む」を意図的にカバーするものであり、それにより、一連の要素を含むプロセス、方法、物品又は装置は、それらの要素を含むだけではなく、明確にリストアップされていない他の要素も含み、又はこのようなプロセス、方法、物品又は装置に固有の要素も含む。それ以上の制限がない場合に、「……を一つ含む」という文章で限定された要素について、この要素を含むプロセス、方法、物品又は装置には他の同じ要素も存在することが排除されるものではない。
【0169】
以上の実施の形態の記述によって、当業者であればはっきりと分かるように、上記実施例の方法は、ソフトウェアと必要な汎用ハードウェアプラットフォームの形態によって実現されてもよい。無論、ハードウェア又はソフトウェアによっても実現されるが、多くの場合、前者は、好適な実施の形態である。このような理解を踏まえて、本願の技術案は、実質には又は従来の技術に寄与した部分がソフトウェア製品の形式によって表われてもよい。このコンピュータソフトウェア製品は、一つの記憶媒体(例えばROM/RAM、磁気ディスク、光ディスク)に記憶され、一台の端末(携帯電話、コンピュータ、サーバ、エアコン又はネットワーク機器などであってもよい)に本願の各実施例に記載の方法を実行させるための若干の指令を含む。
【0170】
以上は、添付図面を結び付けながら、本願の実施例を記述していたが、本願は、上述した具体的な実施の形態に限らず、上述した具体的な実施の形態は、例示的なものに過ぎず、制限性のあるものではない。当業者は、本願による示唆を基にして、本願の趣旨や請求項が保護する範囲から逸脱しない限り、多くの形式の変更を行うことができ、それらは、いずれも本願の保護範囲に入っている。
【手続補正書】
【提出日】2022-05-25
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】0039
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0039】
更に、NWDAFエンティティは、自体の需要を提出してもよい。例えば、第2要求メッセージにパラメータを搬送する。前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。このように決定された第2対象は、更に、NWDAFエンティティの需要に合致する。NRFエンティティは、第2要求メッセージで搬送されるパラメータに基づいて、第2対象を決定し、第2応答メッセージをNWDAFエンティティに送信してもよく、第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものである。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】0055
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0055】
具体的には、NWDAFエンティティは、自体の需要を提出してもよい。例えば、第2要求メッセージにパラメータを搬送する。前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられる。このように決定された第2対象は、更に、NWDAFエンティティの需要に合致する。NRFエンティティは、第2要求メッセージで搬送されるパラメータに基づいて、第2対象を決定し、第2応答メッセージをNWDAFエンティティに送信してもよく、第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものである。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】0074
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0074】
図4を参照すると、
図4は、本願の実施例による複数の機能エンティティ間の情報送信の概略図である。
図4において4つの機能エンティティが含まれ、それぞれ、NRFエンティティ、NWDAFエンティティ、AI訓練プラットフォーム1(訓練対象1と理解されてもよい)及びAI訓練プラットフォーム
2(訓練対象2と理解されてもよい)である。
【手続補正4】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法であって、
1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することであって、前記第1対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、
前記第1対象から送信された前記モデル
のモデル情報を受信することと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項2】
前記1つのモデルを生成するよう第1対象に要求することは、具体的には、
前記第1対象に第1要求メッセージを送信することであって、前記第1要求メッセージは、前記モデルを生成するよう前記第1対象に要求するためのものであり、前記モデル
情報は、第1応答メッセージで搬送されること、
又は、
第
1対象によって提供された、前記モデルを生成するための訓練サービスを呼び出すことであって、前記第
1対象は、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことであることを特徴とする
請求項1に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項3】
前記1つのモデルを生成するよう第1対象に要求する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに第2要求メッセージを送信することと、
前記NRFエンティティから返信された第2応答メッセージを受信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールであり、前記第1対象は、前記第2対象から選択されたものである、ことと、を更に含むことを特徴とする
請求項1に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項4】
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられ、
及び/又は、
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から前記第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項3に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項5】
前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含
み、
前記第1応答メッセージは、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項2に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項6】
前記第1対象から送信された前記モデルを受信した後、
前記NRFエンティティにモデル登録メッセージを送信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含むことを特徴とする
請求項2-
4のうちいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項7】
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに用いられるネットワークデータ分析方法であって、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された第2要求メッセージを受信することと、
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信することであって、前記第2応答メッセージは、利用可能な第2対象を指示するためのものであり、前記第2対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールである、ことと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項8】
前記NWDAFエンティティから送信された前記第2要求メッセージを受信する前に、登録待ち対象から送信された登録要求メッセージを受信することであって、前記第2対象は、前記NRFエンティティにおける登録済み対象から選択されたものである、ことを更に含
み、
前記登録要求メッセージは登録待ち対象のパラメータを含み、前記登録待ち対象のパラメータは、アドレスパラメータと、位置パラメータと、負荷パラメータと、アルゴリズム能力パラメータと、サポートされるアルゴリズムタイプパラメータと、のうちの少なくとも1つを含
み、
前記第2要求メッセージは、パラメータを搬送し、前記パラメータは、前記NRFエンティティによる前記第2対象の決定に用いられ
、及び/又は、
前記第2応答メッセージは、前記第2対象のパラメータを搬送し、前記第2対象のパラメータは、前記NWDAFエンティティが前記第2対象から第1対象を選択するために用いられることを特徴とする
請求項
7に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項9】
前記NWDAFエンティティに第2応答メッセージを送信した後、
前記NWDAFエンティティから送信されたモデル登録メッセージを受信することであって、前記モデル登録メッセージは、前記モデルの識別子情報と、前記NWDAFエンティティのアドレス情報と、を含む、ことを更に含むことを特徴とする
請求項
7又は8に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項10】
訓練対象に用いられるネットワークデータ分析方法であって、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含み、前記ネットワークデータ分析方法は、
ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することと、
前記NWDAFエンティティに前記モデル
のモデル情報を送信することと、を含む、ネットワークデータ分析方法。
【請求項11】
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成することは、具体的には、
前記NWDAFエンティティから送信された第1要求メッセージを受信した後、データ訓練を行い、前記モデルを生成すること、
又は、
前記NWDAFエンティティから送信されたデータ訓練サービスの呼び出し要求を受信し、前記モデルの生成のための訓練サービスを提供することであることを特徴とする
請求項
10に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項12】
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成する前に、
ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティに登録要求メッセージを送信し、前記NRFエンティティに登録するよう要求することを更に含
み、
前記NWDAFエンティティから送信された要求を受信し、モデルを生成した後、
前記NWDAFエンティティに、前記モデルの、モデル識別子と、モデル入力パラメータと、モデル出力パラメータと、モデルパラメータと、のうちの少なくとも1つを送信することを更に含み、
前記第1要求メッセージは、アルゴリズム識別子パラメータと、アルゴリズム性能要件パラメータと、データアドレスパラメータと、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする
請求項
11に記載のネットワークデータ分析方法。
【請求項13】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークデータ分析機能(NWDAF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、
前記プロセッサと協力して、請求項1-6のいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法を実行する、機能エンティティ。
【請求項14】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、ネットワークリポジトリ機能(NRF)エンティティであり、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、
前記プロセッサと協力して、請求項7-9のいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法を実行する、機能エンティティ。
【請求項15】
機能エンティティであって、前記機能エンティティは、訓練対象であり、前記訓練対象は、訓練プラットフォーム、訓練モジュール、訓練機能エンティティ又は訓練サービスモジュールを含む場合、前記機能エンティティは、プロセッサと、送受信機と、を備え、
前記送受信機は、
前記プロセッサと協力して、請求項10-12のいずれか一項に記載のネットワークデータ分析方法を実行する、機能エンティティ。
【手続補正5】
【補正対象書類名】図面
【補正方法】変更
【補正の内容】
【手続補正6】
【補正対象書類名】図面
【補正方法】変更
【補正の内容】
【国際調査報告】