[发明专利]一种网络位置挖掘方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种网络位置挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标局域网地址对应的多个定位特征数据，每一定位特征数据对应一个地理位置，所述多个定位特征数据包括所述目标局域网地址的上报量、上报所述目标局域网地址时设备的平均网络信号强度、上报所述目标局域网地址的最新上报时间、上报所述目标局域网地址时设备的平均移动速度、所述上报量的差分特征、所述平均网络信号强度的差分特征、所述最新上报时间的差分特征和所述平均移动速度的差分特征中的至少两种；

将所述多个定位特征数据作为定位密度识别模型的输入，对所述多个定位特征数据进行定位密度识别，得到每一定位特征数据的定位密度，所述定位密度表征所述多个定位特征数据各自对应的地理位置处定位特征数据的密集程度；

基于所述定位密度从所述多个定位特征数据中确定出第一数量个定位特征数据；

对所述第一数量个定位特征数据进行聚类处理，得到第二数量个定位特征簇；

基于每一定位特征簇中定位特征数据的定位密度确定出目标定位特征簇；

根据所述目标定位特征簇中定位特征数据的地理位置和定位特征数据的定位密度，确定所述目标局域网地址对应无线局域网的地理位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个样本局域网地址对应的定位特征数据，其中每一样本局域网地址对应多个定位特征数；

分别获取多个与每一样本局域网地址在同一定位日志信息中的GPS定位信息；

基于每一样本局域网地址对应的多个GPS定位信息和对应的多个定位特征数据对应的地理位置，为所述对应的多个定位特征数据进行定位密度标注；

将具有定位密度标注的定位特征数据作为预设机器学习算法的训练数据，进行定位密度识别训练，生成所述定位密度识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述定位密度的标注包括密集和非密集；

所述基于每一样本局域网地址对应的多个GPS定位信息和对应的多个定位特征数据对应的地理位置，为所述对应的多个定位特征数据进行定位密度标注包括：

分别计算每一样本局域网地址对应的每一GPS定位信息和多个定位特征数据对应的地理位置间的距离；

对与GPS定位信息距离小于等于预设阈值的地理位置对应的定位特征数据进行密集的定位密度标注；

对与GPS定位信息距离大于预设阈值的地理位置对应的定位特征数据进行非密集的定位密度标注。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标局域网地址对应的任一定位特征数据采用下述方式获取：

当接收到设备在任一地理位置上报所述目标局域网地址时，记录所述设备的上报关联数据，所述上报关联数据包括网络信号强度、上报时间和移动速度；

获取预设时间段内记录的上报关联数据；

根据所述预设时间段内记录的上报关联数据的数量，确定在所述地理位置上报所述目标局域网地址的上报量；

根据所述预设时间段内记录的所述上报关联数据中的网络信号强度和所述上报量，确定在所述地理位置上报所述目标局域网地址时设备的平均网络信号强度；

根据所述预设时间段内记录的所述上报关联数据中的上报时间，确定在所述地理位置上报所述目标局域网地址的最新上报时间；

根据所述预设时间段内记录的所述上报关联数据中的移动速度，确定在所述地理位置上报所述目标局域网地址时设备的平均移动速度；

将所述上报量、所述平均网络信号强度、所述最新上报时间、所述平均移动速度中的至少一种，作为所述地理位置上所述目标局域网地址对应的定位特征数据。