[发明专利]5G切片的割接合并方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种5G切片的割接合并方法，包括：

获取切片网络待进行的割接拓扑图信息；

对所述割接拓扑图信息分解得到切片邻接矩阵和切片特征矩阵；其中，切片邻接矩阵表示割接拓扑图中节点之间的连接关系，以及切片特征矩阵表示待进行的多个割接对每个切片节点的影响属性；

将所述切片邻接矩阵和切片特征矩阵输入至训练好的切片网络割接合并器中预测得到割接合并信息，其中，切片网络割接合并器是利用历史切片网络的割接拓扑图对应的切片邻接矩阵样本、切片特征矩阵样本，以及对应标注的最佳合并方案信息样本训练得到的；

根据所述割接合并信息进行割接处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取切片网络待进行的割接拓扑图信息具体为：从切片管理架构中的网络切片管理功能模块获取切片网络待进行的割接拓扑图信息；

所述根据所述割接合并信息进行割接处理具体为：将所述割接合并信息发送给切片管理架构中的网络切片管理功能模块，以供所述网络切片管理功能模块进行割接处理。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述切片邻接矩阵为N*N的矩阵；所述对所述割接拓扑图信息分解得到切片邻接矩阵和切片特征矩阵进一步包括：

若割接拓扑图信息中组网节点V_i和组网节点V_j之间相连，则切片相邻矩阵中元素e_ij的值为第一连接值；和/或，

若割接拓扑图信息中组网节点V_i和组网节点V_j之间不相连，则切片相邻矩阵中元素e_ij的值为第二连接值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述切片特征矩阵为N*M的矩阵；所述对所述割接拓扑图信息分解得到切片邻接矩阵和切片特征矩阵进一步包括：

若割接拓扑图信息中组网节点V_i受第j个割接的影响，则切片特征矩阵中元素x_ij的值为第一属性值；和/或，

若割接拓扑图信息中组网节点V_i不受第j个割接的影响，则切片特征矩阵中元素x_ij的值为第二属性值。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述割接拓扑图信息中的割接数量为M；所述割接合并信息中的割接数量为K；其中，KM，K和M均为大于0的自然数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述切片网络割接合并器为图卷积神经网络结构；所述切片网络割接合并器通过以下步骤训练得到：

收集历史切片网络的割接拓扑图信息作为总数据集，对数据集中的每条数据标记得到割接合并信息样本，以及对每条数据对应的割接拓扑图信息分解得到切片邻接矩阵样本和切片特征矩阵样本；

将切片邻接矩阵样本和切片特征矩阵样本作为训练输入数据，将对应的割接合并信息样本作为训练输出数据；

利用所述训练输入数据和训练输出数据对图卷积神经网络模型进行训练，根据所述图卷积神经网络模型收敛时的模型权重构建出切片网络割接合并器。

7.一种5G切片的割接合并装置，包括：

获取模块，适于获取切片网络待进行的割接拓扑图信息；

分解模块，适于对所述割接拓扑图信息分解得到切片邻接矩阵和切片特征矩阵；其中，切片邻接矩阵表示割接拓扑图中节点之间的连接关系，以及切片特征矩阵表示待进行的多个割接对每个切片节点的影响属性；

合并模块，适于将所述切片邻接矩阵和切片特征矩阵输入至训练好的切片网络割接合并器中预测得到割接合并信息，其中，切片网络割接合并器是利用历史切片网络的割接拓扑图对应的切片邻接矩阵样本、切片特征矩阵样本，以及对应标注的最佳合并方案信息样本训练得到的；

割接模块，适于根据所述割接合并信息进行割接处理。