[发明专利]一种网络位置挖掘方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种网络位置挖掘方法、装置、设备及存储介质，主要涉及人工智能领域的深度学习技术，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；将多个定位特征数据作为定位密度识别模型的输入，对多个定位特征数据进行定位密度识别，得到表征定位特征数据对应的地理位置处定位特征数据的密集程度的定位密度；基于定位密度确定出多个定位特征数据；对这些定位特征数据进行聚类处理，得到多个定位特征簇；基于定位特征簇对应定位密度确定出目标定位特征簇；根据目标定位特征簇中定位特征数据的地理位置和定位密度，实现网络位置挖掘。利用本申请提供的技术方案可以有效提高网络位置挖掘的准确性、定位精度、处理效率和普适性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种网络位置挖掘方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着移动通信技术的发展和计算机技术的普及，基于位置的服务(LBS，Location-Based Service)技术正在走进人们的生活。LBS技术的应用中，可以通过网络位置挖掘用户的手机等终端设备的位置，来提供与位置相关服务。

目前，应用最广泛的定位技术是GPS(Global Positioning System，全球网络位置挖掘系统)。但在一些GPS不可用的情况下，例如卫星信号无法覆盖，常常可以采用网络定位。现有技术中，网络定位往往是需要预先挖掘大量网络的MAC(MediaAccessControlAddress，局域网地址)对应的地理位置作为网络的地理位置，相应的，在网络定位服务时，可以直接根据用户返回的MAC，返回定位信息；现有技术中，往往采用人工的方式，从大量MAC对应的定位特征数据中找出MAC的地理位置，但目前可用于定位的MAC数量在十亿级别以上，MAC对应的定位特征数据分布复杂，导致需要人工的方式效率低，成本高，普适性差，且人工分析过程带有一定的主观性，无法准确分析定位特征数据分布情况，导致在某些特定分布下无法准确定位出准确的MAC地理位置，导致定位精度核准确率降低。因此，需要提供更可靠或更有效的方案。

发明内容

本申请提供了一种网络位置挖掘方法、装置、设备及存储介质，可以有效提高网络位置挖掘的准确性和定位的精度，同时也提高处理效率和网络地理位置挖掘的普适性。

一方面，本申请提供了一种网络位置挖掘方法，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；

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，所述定位密度表征定位特征数据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。

另一方面提供了一种网络位置挖掘装置，所述装置包括：

第一定位特征数据获取模块，用于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；

定位密度识别模块，用于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，所述定位密度表征定位特征数据对应的地理位置处定位特征数据的密集程度；

定位特征数据筛选模块，用于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；