[发明专利]基于机器学习的迁移数据确定方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201910637116.9 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110377587B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 魏颖;黄俊洲 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/21 | 分类号： | G06F16/21;G06F16/9032;G06F18/22;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 邢少真 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的迁移数据确定方法、装置、设备及介质，属于网络技术领域。包括：获取服务器分别向多个终端进行数据迁移的迁移过程数据；确定每个终端对应的个性化数据和每个终端的终端侧数据之间的相似度；基于相似度，确定多个终端的数据迁移性能指标；基于每个终端的数据迁移性能指标对待训练模型进行训练，获得迁移模型；响应于终端的迁移请求，基于迁移模型确定向终端迁移的数据。本发明通过获取服务器向多个终端进行数据迁移的迁移过程数据，基于机器学习对服务器侧的模型进行训练，获得针对于终端进行定制化的迁移模型，基于该迁移模型向终端高效迁移终端所需的数据，提高了迁移数据的准确性和效率，同时节省了大量人力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 迁移 数据 确定 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的迁移数据确定方法，其特征在于，包括：获取服务器分别向多个终端进行数据迁移的迁移过程数据，所述迁移过程数据包括被迁移的个性化数据以及所述每个终端的终端侧数据；确定每个终端对应的个性化数据和所述每个终端的终端侧数据之间的相似度；基于所述相似度，确定多个终端的数据迁移性能指标；基于所述每个终端的数据迁移性能指标对待训练模型进行训练，获得迁移模型，所述迁移模型用于从所述服务器的通用数据中确定出待迁移的个性化数据；响应于终端的迁移请求，基于所述迁移模型确定向所述终端迁移的数据。
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