CN103533532B - 基于时域分析的电子特征关联系统及关联方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于时域分析的电子特征关联系统，其包括分析时间生成模块、数据查询模块、数据打包模块、数据分析模块及键值存储统计模块。分析时间生成模块生成分析时间范围。数据查询模块分别获取分析时间范围内电子特征数据与实名身份数据。数据打包模块将两种数据分场所打包为数据集合。数据分析模块根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所预设的时间窗口大小确定对应的时间窗口范围来采集电子特征数据以实现实名身份数据对应多个电子特征数据。键值存储统计模块统计实名身份数据与电子特征数据的关联次数。该系统降低了计算机工作量，提高移动电话设备与持有人的实名身份的对应关系的准确性。本发明还提供了一种电子特征关联方法。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种基于时域分析的电子特征关联系统及关联方法。
背景技术
目前，电子特征信息是用于标识电子设备身份唯一性的重要信息，例如移动电话设备的国际移动用户识别码（International MobileSubscriber Identification Number，IMSI）经常被采集以应用到通信组网、技术侦查等领域。由于移动电话设备的客户识别模块（SubscriberIdentity Module，SIM）的发放不记录实名或实名登记不规范，导致移动电话设备的注册人往往与移动电话设备的持有或使用人并非同一人，因此，利用移动电话设备的IMSI信息难以准确查找持有人或使用人的身份。
一般，为了查找移动电话设备持有人的实名身份，可以在银行、酒店、网吧等需要实名身份认证的单位及区域部署IMSI信息采集设备。身份证识别单元与IMSI信息采集设备可以在相同的时间与地域内分别捕获人员实名身份信息与IMSI信息。按某个人员身份信息的采集时间的前后几分钟扩展的时间范围可以在IMSI信息采集设备中查找到一组IMSI信息，那么该人员的移动电话设备的IMSI信息可能就在这一组电子特征信息之中。
然而，在一个移动电话基站或小区附近在同一时刻下往往活跃着数以百计的移动电话设备。利用移动电话设备的持有人的活动时间范围来选定的IMSI集合，往往会因为IMSI条目数目过大而客观地增大了排查范围，甚至导致排查工作无法开展。移动电话设备的持有人的活动时间范围被缩小，可能可以精确选定其移动电话设备的IMSI信息。但实名身份的采集时间与移动电话设备IMSI信息的捕获时间并不完全重叠，所以缩小的时间窗口选定的IMSI号码可能刚好漏掉目标移动电话设备的IMSI号码。因此，利用人员实名身份信息与IMSI信息的采集时间分析人员身份信息与电子特征信息的对应关系，人工与计算机的工作量较大，难以保证人员实名身份信息与IMSI信息的对应关系的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种能降低工作量，提高人员实名身份信息与电子特征信息对应关系准确性的一种基于时域分析的电子特征关联系统及关联方法。
一种基于时域分析的电子特征关联系统，其用于根据移动电话的电子特征信息采集设备及实名身份识别设备获取的信息来分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。所述电子特征关联系统包括一个分析时间生成模块、一个数据查询模块、一个数据打包模块、一个数据分析模块及一个键值存储统计模块。所述分析时间生成模块用于生成一个分析时间范围。所述数据查询模块用于分别从所述电子特征信息采集设备及所述实名身份识别设备中获取所述分析时间范围内的电子特征数据与实名身份数据。所述数据打包模块用于将所述数据查询模块获得的电子特征数据与实名身份数据依数据采集场所的不同分场所依次打包为多个数据集合。所述数据分析模块用于依次接收所述数据打包模块打包的每个数据集合，并根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所述数据分析模块内预设的一个时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围并选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使每个实名身份数据对应多个电子特征数据。所述键值存储统计模块用于存储并统计每个实名身份数据与相对应的每个电子特征数据的关联次数以分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。
一种基于时域分析的电子特征关联方法，其用于根据移动电话的电子特征信息采集设备及实名身份识别设备获取的信息来分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。所述电子特征关联方法包括以下步骤：
生成一个分析时间范围；
分别获取所述分析时间范围内的电子特征数据与实名身份数据；
将所获得的电子特征数据与实名身份数据依数据采集场所的不同分场所依次打包为多个数据集合；
依次接收所打包的每个数据集合并根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所预设的一个时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围来选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使每个实名身份数据对应多个电子特征数据；及
存储并统计每个实名身份数据与相对应的每个电子特征数据的关联次数以分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。
与现有技术相比，本发明提供的基于时域分析的电子特征关联系统及关联方法通过数据打包模块的分场所打包数据集合控制了在分析各场所数据集合的遍历规模，减少了数据分析处理时间，同时数据分析模块对实名身份数据及电子特征数据进行分析时通过实现窗口动态剔除由于人员实名身份采集时间滑出窗口的电子特征数据并增加实名身份采集时间滑入窗口的电子特征数据，降低了计算机工作量，并利用键值存储统计模块统计出实名身份数据与电子特征数据的关联次数来确定电话设备与持有人的实名身份的关联强弱，提高了移动电话设备与持有人的实名身份的对应关系的准确性。
附图说明
图1是本发明实施方式提供的基于时域分析的电子特征关联系统的模块示意图。
图2是本发明实施方式提供的基于时域分析的电子特征关联方法的流程图。
主要元件符号说明
基于时域分析的电子特征关联系统 100
分析时间生成模块 110
分析截止时间存储器 112
时钟获取单元 114
分析时间范围生成单元 116
数据查询模块 120
电子特征数据获取单元 122
异常电子特征过滤单元 124
实名身份数据获取单元 126
数据打包模块 140
数据分析模块 160
分析单元 162
判断单元 164
键值存储统计模块 180
移动电话的电子特征信息采集设备 200
实名身份识别设备 300
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施方式提供的基于时域分析的电子特征关联系统100，所述电子特征关联系统100用于根据移动电话的电子特征信息采集设备200及实名身份识别设备300获取的数据来进行分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。本实施方式中，电子特征信息采集设备200及实名身份识别设备300设置在银行、酒店、网吧等需要实名身份认证的单位及区域。
基于时域的电子特征关联系统100包括一个分析时间生成模块110、一个数据查询模块120、一个数据打包模块140、一个数据分析模块160及一个键值存储统计模块180。
所述分析时间生成模块110用于生成一个分析时间范围。分析时间生成模块110包括一个分析截止时间存储器112、一个时钟获取单元114及一个分析时间范围生成单元116。所述分析截止时间存储器112用于存储上次数据分析的截止时间。本实施方式中，上次数据分析的截止时间为Ts。所述时钟获取单元114用于获取当前时钟信息，也即当前数据分析的启动时间。本实施方式中，当前数据分析的启动时间为Tn
所述分析时间范围生成单元116所生成的分析时间范围的起始时间是上次数据分析的截止时间，而分析时间范围的截止时间是当前时钟，也即当前数据分析的启动时间。本实施方式中，分析时间范围生成单元116生成的分析时间范围为Ts–Tn。
可以理解，在电子特征关联系统100中，除第一次数据分析外，数据分析作业每次启动均可以利用上次数据分析作业的结果。为了保证下次数据分析时避免对本次已分析过的数据再次分析，每次数据分析完后需将分析截止时间存储器112中存储的上次数据分析截止时间更新为本次数据分析作业的数据截止时间，也即将分析截止时间存储器112中存储的数据截止时间更新为本次数据分析启动时获取的当前时钟。
所述数据查询模块120用于分别从电子特征信息采集设备200及实名身份识别设备300中获取所述分析时间范围内的电子特征信息数据与实名身份信息数据。数据查询模块120包括一个电子特征数据获取单元122、一个异常电子特征过滤单元124及一个实名身份数据获取单元126。
所述电子特征数据获取单元122用于从移动电话设备的电子特征信息采集设备200中获取电子特征信息数据。本实施方式中，电子特征信息即为移动电话设备的国际移动用户识别码（InternationalMobile Subscriber Identification Number，IMSI）。电子特征信息还可以是国际移动设备识别码（International Mobile EquipmentIdentification Number，IMEI）。
所述异常电子特征过滤单元124将所获取的电子特征数据中的异常电子特征数据进行过滤。本实施方式中，将同一场所1分钟以内5次以上电子特征数据设定为A类异常数据。异常电子特征数据过滤单元124对A类异常数据只保留采集时间最早的电子特征数据，将之后连续出现数据进行剔除。另一种情形中，一日之内某一场所里的工作人员因长期在此场所工作，这部分工作人员的电子特征数据容易被电子特征采集设备200重复采集。本实施方式中，将1日之内电子特征数据在同一场所出现10次以上的设定为B类异常数据。异常电子特征数据过滤单元124对B类异常数据直接全部删除，避免任何一条B类数据干扰数据分析结果。
所述实名身份数据获取单元126从所述实名身份识别设备300中获取实名身份数据信息。本实施方式中，实名身份数据获取单元126即为身份证识别单元，实名身份信息为人员的身份证信息。
所述数据打包模块140用于将经异常电子特征过滤单元124过滤后的电子特征数据与实名身份数据依数据的采集场所不同分场所打包为多个数据集合。
数据分析模块160包括一个分析单元162及一个判断单元164。所述分析单元162内预设一个时间窗口大小，分析单元162依次接收数据打包模块140打包的每个电子特征数据与实名身份数据的数据集合，并依据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及分析单元162内预设的时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围，再选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使实名身份数据与电子特征数据形成一对多的关系。
本实施方式中，分析单元162的实名身份数据的采集时间、时间窗口大小及时间窗口范围满足以下条件：
ΔT=Tn+1–Tn；Et(n)=Tn–i/2；Eb(n)=Tn+i/2；
Et(n+1)=Et(n)+ΔT；Eb(n+1)=Eb(n)+ΔT；
其中，Tn为当前实名身份数据的采集时间，Tn+1为下一条实名身份数据的采集时间，ΔT为实名身份采集时间的位移量，i为时间窗口大小，Et(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口范围的起点，Eb(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口范围的终点，Et(n+1)为下一个实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口范围的起点，Eb(n+1)为下一个实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口范围的终点。
可以理解，分析单元162依次遍历所有实名身份认证数据条目，并按照实名身份采集时间的位移量ΔT去移动对应电子特征数据的时间窗口，依此，完成所有实名身份认证数据与相应时间窗口内电子特征数据的关联关系。
实名身份信息采集中可能包含人员进入到采集场所的时间与离开采集场所的时间，本实施方式中，采用人员的进入时间Tn作为时间窗口范围的中间时刻。
本实施方式中，时间窗口i的大小大于1分钟，由于单个电子特征数据捕获时间小于1分钟，则时间窗口大小i设置为单个电子特征数据捕获时间的十倍即10分钟，在连续电子特征数据采集情形下十分钟的时间窗口至少可以选进十个电子特征数据，从而保证实名身份数据与电子特征数据有效关联的同时避免过大的时间窗口造成不同身份人员的电子特征数据在分析过程中的相互干扰，也可以防止由于连续电子特征数据采集发生排队而延迟采集时，电子特征数据没有在相应的时间窗口内被选进。
可以理解，为适应多个时间窗口范围内的电子特征数据的条目个数不等的情况，分析单元162可建立一个窗式缓冲存储器，该缓存初始化时存放指定时间范围内的电子特征数据。该缓冲存储器设计为一个链式存储空间，该空间因可增加或减少存储节点所以存储空间的大小可以发生变化。
所述判断单元164根据分析单元162已分析的数据集合的个数与打包模块140分场所打包的数据集合的个数是否相同来判断分析单元162是否将数据打包模块140打包的全部场所的数据集合分析完成，若相同，则分析单元162将全部场所的数据集合分析完成后结束数据分析，分析单元162将每个实名身份数据与多个相对应的电子特征数据传输至键值存储统计模块160进行统计处理，若不相同，则分析单元162继续接收下一个数据集合进行数据分析。
例如，分析单元162分析完m场所的数据集合后，向数据打包模块140请求下一个，即m+1场所数据集合，判断单元164根据分析单元162已分析的场所的数量m+1与打包模块140分场所打包的数据集合的个数n来判断是否m+1=n，若m+1=n，则分析单元162完成m+1场所数据集合的分析后结束本次数据分析作业，若m+1≠n时，则分析单元162继续向数据打包模块140请求下一个场所的数据集合进行分析。
所述键值存储统计模块160用于存储实名身份数据与电子特征数据的关联关系并统计实名身份数据与相对应的电子特征数据的关联次数，也即通过人员身份数据与相对应的电子特征数据按关联次数排序来确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强弱，从而分析移动电话设备与持有人的实名身份的对应关系。
可以理解，当某个实名身份数据在不同的场所数据集合中均有对应的电子特征数据，那么在统计时取该实名身份数据在不同场所对应的电子特征数据的交集从而确定该实名身份数据与不同电子特征数据的关联次数。
本实施方式中，当某个实名身份数据与某一移动电话设备的电子特征数据的关联次数最高时，则可以确定这一关联关系为真正的关联关系，也即这一关联关系确定的该实名身份数据与该移动电话设备的关联性最强。
可以理解，键值存储统计模块160依据实名身份数据与电子特征数据的关联关系，既可以统计出单个实名身份与多个电子特征的关联次数，也可以统计出单个电子特征与多个实名身份的关联次数。
也就是说，基于时域分析的电子特征关联系统100不仅可统计实名身份信息中身份码与电子特征码的正向关联关系，也可统计反向的关联关系。同时，基于时域分析的电子特征关联系统100存储实名身份信息中身份证码与电子特征码的双向关联关系的同时也存储了这些关联的发生时间与发生地点数据，从而在分析结果查询时，不仅可以查得人员身份信息按关联强弱排序的电子特征数据，也可以查出较强关联的电子特征数据发生联系的时间与地点。
请参阅图2，其为本发明实施方式提供的基于时域分析的电子特征关联方法，基于时域分析的电子特征关联方法用于根据移动电话的电子特征信息采集设备200及实名身份识别设备300获取的信息来分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度，所述电子特征关联方法包括以下步骤：
S100：生成一个分析时间范围；
S200：分别获取所述分析时间范围内的电子特征数据与实名身份数据；
S300：将所获得的电子特征数据与实名身份数据分场所依次打包为多个数据集合；
S400：根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所预设的时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围来选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使实名身份数据对应电子特征数据；及
S500：判断已分析的数据集合的个数与所打包的数据集合的个数是否相同，若相同，则进入步骤S600，若不相同，则进入步骤S400；
S5600：统计实名身份信息与相对应的电子特征信息的关联次数以确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。
在步骤S100中，利用分析截止时间存储器112存储上次数据分析的截止时间，利用时钟获取单元114获取当前时钟信息，也即当前数据分析的启动时间，利用分析时间范围生成单元116根据上次数据分析的截止时间及当前时钟信息来生成一个分析时间范围。
本实施方式中，上次数据分析的截止时间为Ts，当前数据分析的启动时间为Tn，则分析时间生成模块110生成的分析时间范围为Ts-Tn。
在步骤S200中，利用电子特征数据获取单元122获取所述分析时间范围Ts–Tn内的电子特征数据，利用异常电子特征过滤单元124过滤所获取的电子特征数据中的异常电子特征数据，利用实名身份数据获取单元126获取所述分析时间范围内的实名身份数据。可以理解，过滤的电子特征数据与所获取的实名身份数据一并传输至数据打包模块140进行打包处理。本实施方式中，电子特征信息即为移动电话设备的国际移动用户识别码（International Mobile SubscriberIdentification Number，IMSI）。可以理解，电子特征信息还可以是国际移动设备识别码（International Mobile Equipment IdentificationNumber，IMEI）。
在步骤S400中，利用分析单元162依次根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及分析单元162内预设的时间窗口大小来确定一个对应的时间窗口范围，并选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使实名身份数据与电子特征数据形成一对多的关系。
在步骤S500中，利用判断单元164根据已分析的数据集合的个数与所打包的数据集合的个数是否相同来判断是否将每个场所的数据集合分析完成，若已分析的数据集合的个数与所打包的数据集合的个数相同，则分析单元162完成了全部场所的数据集合分析并进入统计步骤S600中，若已分析的数据集合的个数与所打包的数据集合的个数不相同，则分析单元162进入步骤S400继续下一个场所的数据集合分析。
本实施方式中，在分析步骤中每个场所数据集合中的实名身份数据的采集时间、所预设的一个时间窗口大小及对应的时间窗口范围满足以下公式：
Et(n)=Tn–i/2；
Eb(n)=Tn+i/2；
ΔT=Tn+1–Tn
Et(n+1)=Et(n)+ΔT；
Eb(n+1)=Eb(n)+ΔT；
其中，Tn为当前实名身份数据的采集时间，Tn+1为下一条实名身份数据的采集时间，ΔT为实名身份数据的采集时间偏移量，i为时间窗口大小，Et(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点，Et(n+1)为下一实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n+1)为下一条实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点。
在步骤S600中，利用键值存储统计模块180存储实名身份数据与电子特征数据的关联关系并统计实名身份数据与相对应的电子特征数据的关联次数，也即通过人员身份数据与相对应的电子特征数据按关联次数排序来确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强弱，从而分析移动电话设备与持有人的实名身份的对应关系。
本实施方式中，当某个实名身份数据与某一移动电话设备的电子特征数据的关联次数最高时，则可以确定这一关联关系为真正的关联关系，也即这一关联关系确定的该实名身份数据与该移动电话设备的关联性最强。
基于时域分析的电子特征关联系统100及关联方法通过数据打包模块140的分场所打包数据集合控制了分析单元162在分析各场所数据集合的遍历规模，减少了数据分析处理时间，同时分析单元162对实名身份数据及电子特征数据进行分析时通过实现窗口动态剔除由于人员实名身份采集时间滑出窗口的电子特征数据并增加实名身份采集时间滑入窗口的电子特征数据，降低了计算机工作量，并利用键值存储统计模块160统计出实名身份数据与电子特征数据的关联次数来确定电话设备与持有人的实名身份的关联强弱，从而提高了移动电话设备与持有人的实名身份的对应关系的准确性。
可以理解的是，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术构思做出其他各种相应的改变与变形，而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于时域分析的电子特征关联系统，其用于根据移动电话的电子特征信息采集设备及实名身份识别设备获取的信息来分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度，其特征在于，所述电子特征关联系统包括：
一个分析时间生成模块，其用于生成一个分析时间范围；
一个数据查询模块，其用于分别从所述电子特征信息采集设备及所述实名身份识别设备中获取所述分析时间范围内的电子特征数据与实名身份数据；
一个数据打包模块，其用于将所述数据查询模块获得的电子特征数据与实名身份数据依数据采集场所的不同分场所依次打包为多个数据集合；
一个数据分析模块，其用于依次接收所述数据打包模块打包的每个数据集合，并根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所述数据分析模块内预设的一个时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围并选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使每个实名身份数据对应多个电子特征数据；及
一个键值存储统计模块，其用于存储并统计每个实名身份数据与相对应的每个电子特征数据的关联次数以分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。
2.如权利要求1所述的基于时域分析的电子特征关联系统，其特征在于，所述分析时间生成模块包括一个分析截止时间存储器、一个时钟获取单元及一个分析时间范围生成单元，所述分析截止时间存储器用于存储上次分析的截止时间，所述时钟获取单元用于获取当前时钟，所述分析时间范围生成单元生成的分析时间范围的起始时间为所述上次分析的截止时间，所述分析时间范围生成单元生成的分析时间范围的截止时间为所获取的当前时钟。
3.如权利要求1所述的基于时域分析的电子特征关联系统，其特征在于，所述数据查询模块包括一个电子特征数据获取单元、一个异常电子特征过滤单元及一个实名身份数据获取单元，所述电子特征数据获取单元用于从所述移动电话设备电子特征信息采集设备获取所述分析时间范围内的电子特征数据，所述异常电子特征过滤单元用于将所获取的电子特征数据中的异常电子特征数据进行过滤后传输至所述数据打包模块，所述实名身份数据获取单元从所述实名身份识别设备获取所述分析时间范围内的实名身份数据并传输至所述数据打包模块。
4.如权利要求1所述的基于时域分析的电子特征关联系统，其特征在于，所述数据分析模块包括一个分析单元及一个判断单元，所述分析单元用于根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所述分析单元内预设的时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围并选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使每个实名身份数据对应多个电子特征数据，所述判断单元根据所述分析单元已分析的数据集合的个数与所述打包模块打包的数据集合的个数是否相同来判断所述分析单元是否将打包的每个场所的数据分析完成。
5.如权利要求4所述的基于时域分析的电子特征关联系统，其特征在于，所述分析单元中每个场所数据集合中的实名身份数据的采集时间、所预设的一个时间窗口大小及对应的时间窗口范围满足以下公式：
Et(n)＝Tn–i/2；
Eb(n)＝Tn+i/2；
ΔT＝Tn+1–Tn
Et(n+1)＝Et(n)+ΔT；
Eb(n+1)＝Eb(n)+ΔT；
其中，Tn为当前实名身份数据的采集时间，Tn+1为下一条实名身份数据的采集时间，ΔT为实名身份数据的采集时间偏移量，i为时间窗口大小，Et(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点，Et(n+1)为下一实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n+1)为下一条实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点。
6.如权利要求1所述的基于时域分析的电子特征关联系统，其特征在于，所述数据查询模块所获取的电子特征数据为移动电话设备的国际移动用户识别码或国际移动设备识别码。
7.一种基于时域分析的电子特征关联方法，其用于根据移动电话的电子特征信息采集设备及实名身份识别设备获取的信息来分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度，其特征在于，所述电子特征关联方法包括以下步骤：
生成一个分析时间范围；
分别获取所述分析时间范围内的电子特征数据与实名身份数据；
将所获得的电子特征数据与实名身份数据依数据采集场所的不同分场所依次打包为多个数据集合；
依次接收所打包的每个数据集合并根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所预设的一个时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围来选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使每个实名身份数据对应多个电子特征数据；及
存储并统计每个实名身份数据与相对应的每个电子特征数据的关联次数以分析确定移动电话设备与持有人的实名身份的关联强度。
8.如权利要求7所述的基于时域分析的电子特征关联方法，其特征在于，所述接收数据集合步骤中包括以下步骤：
根据每个数据集合中实名身份数据的采集时间及所预设的时间窗口大小确定一个对应的时间窗口范围来选定所确定的时间窗口范围内采集的电子特征数据以使实名身份数据对应电子特征数据；
判断已分析的数据集合的个数与所打包的数据集合的个数是否相同，若相同，则结束接收数据集合，若不相同，则依次接收下一个数据集合。
9.如权利要求7所述的基于时域分析的电子特征关联方法，其特征在于，所述接收数据集合步骤中中每个场所数据集合中的实名身份数据的采集时间、所预设的一个时间窗口大小及对应的时间窗口范围满足以下公式：
Et(n)＝Tn–i/2；
Eb(n)＝Tn+i/2；
ΔT＝Tn+1–Tn
Et(n+1)＝Et(n)+ΔT；
Eb(n+1)＝Eb(n)+ΔT；
其中，Tn为当前实名身份数据的采集时间，Tn+1为下一条实名身份数据的采集时间，ΔT为实名身份数据的采集时间偏移量，i为时间窗口大小，Et(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n)为当前实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点，Et(n+1)为下一实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口起点，Eb(n+1)为下一条实名身份数据对应的电子特征数据的时间窗口终点。
10.如权利要求7所述的基于时域分析的电子特征关联方法，其特征在于，所获取的电子特征数据为移动电话设备的国际移动用户识别码或国际移动设备识别码。
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