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申请/专利权人：义乌中国小商品城大数据有限公司

摘要：本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的AI大数据智能处理方法，包括，获取当前网络平台各边缘节点的位置信息和往期运行数据信息；根据位置信息构建各边缘节点的位置分布模型图，对各边缘节点进行标号；将往期运行数据信息输入至AI训练模型进行训练；将训练后的AI模型搭载于当前网络平台内，对待处理数据进行分析，并根据分析结果对待处理数据进行处理。本发明通过采用边缘计算技术降低云计算中心的数据处理的压力，并通过由小到大依次调取相应分类下的各边缘节点对其进行判定，从而使待处理数据在可以分配至相应的边缘节点处进行边缘计算处理的同时，尽可能将其分配至距离网络平台更近的边缘节点处，以减小数据传输距离。

主权项：1.一种基于边缘计算的AI大数据智能处理方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取当前网络平台数据传输范围内各边缘节点的数据信息，对所述数据信息进行分析，得到当前网络平台各边缘节点的位置信息和往期运行数据信息；步骤S2，根据所述位置信息构建各边缘节点的位置分布模型图，并根据位置分布模型图对各边缘节点进行标号；步骤S3，将所述往期运行数据信息输入至AI训练模型进行训练；步骤S4，将训练后的AI模型搭载于当前网络平台内，对待处理数据进行分析，并根据分析结果对待处理数据进行处理；其中，对输入至当前网络平台内的所述待处理数据进行识别，得到所需待处理数据的所属数据类型和最终执行目的，根据所需待处理数据的所属数据类型和最终执行目的匹配相应的边缘节点进行边缘计算处理；在所述步骤S2中，根据所述位置信息构建各边缘节点的位置分布模型图，以当前网络平台为中心向外辐射获取周边各网络节点的设置位置，并根据各网络节点的设置位置与当前网络平台的设置位置构建各边缘节点以当前网络平台为中心的二维平面雷达图作为其位置分布模型图；在所述步骤S1中，还包括，获取各边缘节点所对应的边缘设备，以确定其所能处理的数据类型，根据各边缘节点所能处理的数据类型对各边缘节点进行分类，对其分类类型进行标记作为分类标签；在所述步骤S2中，根据位置分布模型图对各边缘节点进行标号，计算所述位置分布模型图中各边缘节点与当前网络平台之间的直线距离作为其辐射半径，并根据各边缘节点的所属分类标签和辐射半径大小对相同分类标签下的边缘节点进行排序，将相同分类标签下的各边缘节点根据其辐射半径的大小由小到大依次进行编号；在所述步骤S3中，将所述往期运行数据信息输入至AI训练模型进行训练，使训练后的AI模型能对各边缘节点所对应的分类标签以及各分类标签内所对应的各边缘节点所能处理的数据类型进行识别与匹配；在所述步骤S4中，将训练后的AI模型搭载于当前网络平台内，对由外界输入至当前网络平台内的待处理数据进行分析，通过训练后的AI模型对输入的待处理数据进行识别，得到当前待处理数据的所属数据类型和最终执行目的，根据当前待处理数据的所属数据类型匹配所对应的边缘节点的分类标签，根据所述边缘节点的分类标签调取当前分类标签下所对应的最小编号的边缘节点，并对当前边缘节点的运行状态进行判定，判断其是否能够对当前待处理数据执行边缘计算处理。

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