(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211005482.0 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 方勇　黄俊祥　段晓珊　徐海慧　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张东梅 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 硬件资源申请方法、 装置、 存 储介质和设备 (57)摘要 本申请公开了一种硬件资源申请方法、 装 置、 存储介质和设备， 应用于物联网领域， 该方法 为： 将用户输入的测试需求要素输入至资源分配 模型中， 得到资源分配模型输出的资源申请结 果； 向硬件资源所属的资源方， 发送资源申请请 求， 并接收资源 方基于资源申请请求反馈的资源 申请状态信息； 通过预设前端界面向用户展示申 请结果。 该方法利用资源分配模型， 得到与测试 需求要素对应的硬件资源， 有效帮助用户确获悉 硬件资源的整体情况， 从而提高环 境测试的测试 质量。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115357496 A 2022.11.18 CN 115357496 A 1.一种硬件资源申请方法， 其特 征在于， 包括： 将用户输入的测试需求要素输入至资源分配模型中， 得到所述资源分配模型输出的资 源申请结果； 所述资源分配模型基于预先获得的样本作为输入， 并以人工针对所述样本预 先设置的资源标签作为训练目标， 预先训练得到； 所述资源 申请结果包括与所述测试需求 要素对应的硬件资源； 向所述硬件资源所属的资源方， 发送资源申请请求， 并接收所述资源方基于所述资源 申请请求反馈的资源申请 状态信息； 所述资源申请状态信息用于指示所述硬件资源的申请 结果； 通过预设前端界面向所述用户展示所述申请结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于预先获得的样本作为输入， 并以 人工针对所述样本预先设置的资源标签作为训练目标， 预先训练得到所述资源分配模型的 过程， 包括： 预先获取与硬件资源关联的需求要素； 基于所述需求要素与所述硬件资源的关联关系， 构建知识图谱； 所述知识图谱包括多 个节点和 边； 所述节点代表所述需求要素； 所述边代表所述节点与所述节点之间的关联关 系； 所述节点与所述节点之间的关联关系代 表所述硬件资源与所述需求要素的关联关系； 对各个所述节点所示的需求要素进行向量 转换， 得到各个所述节点的表征向量； 基于各个所述边所示的关联关系， 以及各个所述节点的表征向量， 生成各个所述边的 表征向量； 基于各个所述边的表征向量， 生成各个传递矩阵； 所述传递矩阵表示相连节点之间的 信息传递方式； 基于与任意一个所述信 息传递方式对应的需求要素作为样本， 并针对所述样本设置资 源标签； 所述资源标签用于指示与所述信息传递方式所属节点关联的硬件资源； 以所述样本作为图神经网络模型的输入， 得到所述图神经网络模型输出的资源申请结 果， 并以所述样 本的资源标签作为训练目标， 不断调整 所述图神经网络模型的各项参数， 直 至所述资源申请结果所示的硬件资源与所述资源标签所示的硬件资源之间的偏差小于预 设阈值， 确定所述资源分配模型训练成功。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述通过预设前端界面向所述用户展示所 述申请结果， 包括： 通过预设前端界面向所述用户展示所述申请结果以及所述知识图谱。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过预设前端界面向所述用户展示所 述申请结果之后， 还 包括： 在所述申请结果为同意的情况下， 基于所述测试需求要素作为测试样本， 所述硬件资 源作为所述测试样本的资源标签， 对所述资源分配模型 的各项参数进行修正， 得到修正资 源分配模型。 5.一种硬件资源申请装置， 其特 征在于， 包括： 资源分配单元， 用于将用户输入的测试需求要素输入至资源分配模型中， 得到所述资 源分配模型输出 的资源申请结果； 所述资源分配模型基于预先获得的样本作为输入， 并以 人工针对所述样本预先设置的资源标签作为训练目标， 预先训练得到； 所述资源申请结果权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115357496 A 2包括与所述测试需求要素对应的硬件资源； 资源申请单元， 用于向所述硬件资源所属的资源方， 发送资源申请请求， 并接收所述资 源方基于所述资源申请请求反馈的资源申请 状态信息； 所述资源申请状态信息用于指示所 述硬件资源的申请结果； 结果展示单 元， 用于通过 预设前端界面向所述用户展示所述申请结果。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述资源分配单 元具体用于： 预先获取与硬件资源关联的需求要素； 基于所述需求要素与所述硬件资源的关联关系， 构建知识图谱； 所述知识图谱包括多 个节点和 边； 所述节点代表所述需求要素； 所述边代表所述节点与所述节点之间的关联关 系； 所述节点与所述节点之间的关联关系代 表所述硬件资源与所述需求要素的关联关系； 对各个所述节点所示的需求要素进行向量 转换， 得到各个所述节点的表征向量； 基于各个所述边所示的关联关系， 以及各个所述节点的表征向量， 生成各个所述边的 表征向量； 基于各个所述边的表征向量， 生成各个传递矩阵； 所述传递矩阵表示相连节点之间的 信息传递方式； 基于与任意一个所述信 息传递方式对应的需求要素作为样本， 并针对所述样本设置资 源标签； 所述资源标签用于指示与所述信息传递方式所属节点关联的硬件资源； 以所述样本作为图神经网络模型的输入， 得到所述图神经网络模型输出的资源申请结 果， 并以所述样 本的资源标签作为训练目标， 不断调整 所述图神经网络模型的各项参数， 直 至所述资源申请结果所示的硬件资源与所述资源标签所示的硬件资源之间的偏差小于预 设阈值， 确定所述资源分配模型训练成功。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述结果展示单 元具体用于： 通过预设前端界面向所述用户展示所述申请结果以及所述知识图谱。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 在所述申请结果为同意的情况下， 基于所述测试需求要素作为测试样本， 所述硬件资 源作为所述测试样本的资源标签， 对所述资源分配模型 的各项参数进行修正， 得到修正资 源分配模型。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的程序， 其中， 所述 程序执行权利要求1 ‑4任一所述的硬件资源申请方法。 10.一种硬件资源申请设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器和总线； 所述处理器与 所述存储器通过 所述总线连接； 所述存储器用于存储程序， 所述处理器用于运行程序， 其中， 所述程序运行时执行权利 要求1‑4任一所述的硬件资源申请方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115357496 A 3