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申请/专利权人：枞树(北京)科技有限公司

摘要：本申请提供了基于边缘计算的网上车市汽车分站数据管控平台，涉及数据传输技术领域，包括：数据提取模块从K个汽车分站获取历史数据，边缘计算模块使用有监督和无监督识别器进行数据处理；数据标注模块对部分数据进行标注；第一和第二训练模块分别训练有标注和无标注识别器，参数分发和更新模块将训练后的参数更新到管控平台并分发回汽车分站；分析模组获取模块通过多次训练获得完善的分析模组，数据上传模块将计算结果上传至管控平台。通过本申请可以解决现有技术由于不同的客户端拥有的标注能力不同，导致了不同客户端出现了不同程度的标签稀缺问题，实现了在边缘端对数据进行高效处理和分析，并及时上传至管控平台，提高了数据处理效率。

主权项：1.基于边缘计算的网上车市汽车分站数据管控平台，其特征在于，包括：数据提取模块，用于在预设历史窗口内按照预设指标集合对K个汽车分站进行数据提取，获得K个汽车分站历史数据集合；边缘计算模块，用于获取所述K个汽车分站对应的K个数据分析模组，其中，所述K个数据分析模组用于对所述K个汽车分站采集到的数据进行边缘计算，所述K个数据分析模组包括K个有监督识别器和K个无监督识别器；数据标注模块，用于从所述K个汽车分站历史数据集合中随机抽取M个汽车分站历史数据集合进行数据标注，获得M个标注汽车分站历史数据集合和N个无标注汽车分站历史数据集合；汽车分站模块，用于基于所述M个标注汽车分站历史数据集合和所述N个无标注汽车分站历史数据集合映射获取M个有标注汽车分站和N个无标注汽车分站；第一训练模块，用于分别利用所述M个标注汽车分站历史数据集合对所述M个有标注汽车分站的M个标注有监督识别器和M个标注无监督识别器进行训练，获得M个标注有监督识别器参数和M个标注无监督识别器参数；第二训练模块，用于分别利用所述N个无标注汽车分站历史数据集合对所述N个无标注汽车分站的N个无标注有监督识别器和N个无标注无监督识别器进行训练，获得N个无标注有监督识别器参数和N个无标注无监督识别器参数；参数分发模块，用于将所述M个标注有监督识别器参数和所述N个无标注有监督识别器参数输入管控平台的服务器中进行参数更新，获得更新有监督识别器参数，并将所述更新有监督识别器参数分发给M个有标注汽车分站的M个标注有监督识别器以及所述N个无标注汽车分站的N个无标注有监督识别器；参数更新模块，用于将所述M个标注无监督识别器参数和所述N个无标注无监督识别器参数输入所述管控平台的服务器中进行参数更新，获得更新无监督识别器参数，并将所述更新无监督识别器参数分发给所述M个有标注汽车分站的M个标注无监督识别器以及所述N个无标注汽车分站的N个无标注无监督识别器；分析模组获取模块，用于经过多次训练迭代，直至满足预设训练轮次，获得训练完成的M个有标注数据分析模组和N个无标注数据分析模组；数据上传模块，用于基于所述M个有标注数据分析模组和N个无标注数据分析模组对所述K个汽车分站采集到的数据进行边缘计算，并将计算结果上传至所述管控平台；其中，还包括无标注无监督识别器参数获取模块，用于：分别利用所述N个无标注汽车分站历史数据集合对所述N个无标注汽车分站的N个无标注有监督识别器进行自监督学习训练，直至满足预设条件，将训练完成的N个无标注有监督识别器的参数输出，获得N个无标注有监督识别器参数；分别利用所述N个无标注汽车分站历史数据集合对所述N个无标注汽车分站的N个无标注无监督识别器进行训练，直至模型收敛，将训练完成的N个无标注无监督识别器的参数输出，获得N个无标注无监督识别器参数；其中，所述无标注无监督识别器参数获取模块还用于：确定N个代理任务，基于所述N个代理任务对所述N个无标注有监督识别器进行参数初始化设置；利用所述N个无标注汽车分站历史数据集合对所述N个无标注有监督识别器进行预训练，并利用无监督评估指标对训练结果进行评估，获得N个预训练适应度；基于所述N个预训练适应度对所述N个无标注有监督识别器的参数进行微调，直至满足预设条件，将训练完成的N个无标注有监督识别器的参数输出，获得N个无标注有监督识别器参数，其中，所述预设条件为预训练适应度满足预设适应度阈值。

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