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申请/专利权人：南昌大学;南昌大学新一代信息技术产业研究院

摘要：本申请提供一种金融物联网中信任评估的低延迟边缘计算卸载方法，该方法包括：响应于接收到评估请求信号，向用户端发送预评估模型；用户端根据接收到的预评估模型，采集用户信息；将采集的用户信息输入预评估模型中进行预评估，获得用户预评估结果，并根据用户预评估结果，为用户的评估任务匹配相应的评估模型；根据评估模型，对用户端的评估任务进行计算；其中，对用户端的评估任务进行计算的方法包括：判断评估任务是否需要卸载到不同的边缘计算节点进行计算，若是，则执行低延迟边缘计算卸载方法，否则，在用户端计算评估任务。本申请避免个人信用评估时用户个人隐私泄露，并为金融物联网的信任评估提供有效计算卸载方案以确保低延迟。

主权项：1.一种金融物联网中信任评估的低延迟边缘计算卸载方法，其特征在于，该方法包括：响应于接收到评估请求信号，向用户端发送预评估模型；用户端根据接收到的预评估模型，采集用户信息；将采集的用户信息输入预评估模型中进行预评估，获得用户预评估结果，并根据用户预评估结果，为用户的评估任务匹配相应的评估模型；根据评估模型，对用户端的评估任务进行计算；其中，对用户端的评估任务进行计算的方法包括：判断评估任务是否需要卸载到不同的边缘计算节点进行计算，若是，则执行低延迟边缘计算卸载方法，否则，在用户端计算评估任务；其中，获取最优卸载策略的方法包括如下步骤：评测服务时延；根据服务时延，构建基于边缘计算的个人信用评估的时延模型；在时延模型小于时延期限的条件下，获取用户评估任务对应的最优卸载策略；其中，构建基于边缘计算的个人信用评估的时延模型如下： 其中，Tu表示时延模型；L{·}为函数；表示卸载策略；tx、ty、tz分别表示在本地执行计算任务的时延、MEC服务器任务卸载的计算时延、混合模式下的任务卸载的计算时延；表示用户是否与第N个边缘计算节点相关联；其中，函数L{·}定义为： 其中，true表示真，else表示其他；其中，卸载策略分别表示要在本地计算的计算任务、卸载到边缘节点以及计算卸载的混合模式。

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