申请/专利权人：慧与发展有限责任合伙企业

申请日：2023-06-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117742770A

主分类号：G06F8/71

分类号：G06F8/71;G06F8/65;G06F8/61;G06N20/00

优先权：["20220920 US 17/949,106"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.22#公开

摘要：本公开的实施例涉及基于机器学习的固件版本推荐器。当前公开的技术的示例提供了将机器学习的智能注入到固件推荐过程中的自动固件推荐系统。为了实现这一点，示例在动态基础上对大量历史客户固件更新数据训练机器学习模型例如，示例可以每周训练机器学习模型，以预测供应商的客户在最近6个月中做出的接受固件更新。从该动态训练中，机器学习模型可以学习以基于固件相关特征、最近的客户偏好和其他特定于客户的因素，来预测推荐用于客户网络设备集群的最佳固件版本。一旦被训练，示例就可以部署机器学习模型，以在考虑上述因素的情况下为个体客户的个体网络设备集群做出高度定制的固件推荐。

主权项：1.一种网络管理系统，包括：一个或多个处理资源；以及非瞬态计算机可读介质，被耦合到所述一个或多个处理资源，所述非瞬态计算机可读介质中存储有指令，所述指令在由所述处理资源执行时使所述系统执行方法，所述方法包括：标识网络设备集群；针对所述网络设备集群的网络设备，基于被安装在所述网络设备集群的所述网络设备上的更新前固件版本的特征和预期更新固件版本的特征，使用机器学习模型来计算针对所述预期更新固件版本的固件版本得分；针对至少一个预期更新固件版本，计算跨所述网络设备集群的聚合固件版本得分；以及针对所述网络设备集群，推荐对在兼容的预期更新固件版本中具有最高聚合固件版本得分的所述预期更新固件版本的更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 慧与发展有限责任合伙企业 基于机器学习的固件版本推荐器

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