CN112399339B - 基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质，方法包括步骤S11、获取wifi的属性信息；步骤S12、基于所述wifi的属性信息确定对应的wifi类型；步骤S13、基于wifi类型和设备上报的设备id、设备连接的wifi名称和连接时间构建预设数据库；步骤S14、从所述预设的数据库中分别获取预设的第一时间段内，第一设备id对应的第一wifi列表和第二设备id对应的第二wifi列表；步骤S15、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表生成关联度列表；步骤S16、基于所述关联度列表确定所述第一设备id和第二设备id的关联度。本发明通过准确划分wifi类型，并能够基于设备连接的wifi类型快速准确地确定设备关联度。

Description

基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质。

背景技术

随着大数据时代的到来，各种数据呈爆炸式增长，在进行业务处理时，需要基于大数据来分析确定用户的关联度，随着移动设备的普及，用户的关联度可以通过用户设备的关联度来确定。具体的，可能需要分析分散在各个系统中的用户设备数据，对各系统中的海量用户设备数据进行关联处理，来确定用户设备之间的关联度。但是，不同的系统用户设备数据具有差异性，从不同的系统获取数据来确定用户设备的关联度的分析难度大，由此可知，现有的移动设备关联度确定方法效率低、且准确性差。

由于设备在不同的地理位置会连接不同的wifi，因此可以通过对wifi数据的处理来获取设备关联度，但首先要对wifi进行分类。通过通确定wifi数据的类别，从而可以确定wifi数据对应的地理位置的类别，例如商场wifi对应的地理位置是商场，家庭wifi对应的地理位置时居住地，工作wifi对应的地理位置时工作场所等等，从而可以进一步确定设备关联度。现有的wifi分类大多通过人工标注，或者仅基于wifi名称等单个维度的信息进行分类，分类效率和分类准确度较低，由此可知，如何提高wifi分类的效率和准确性，以及提高关联度确定的效率和准确性成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明目的在于，提供一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质，通过准确划分wifi类型，并能够基于设备连接的wifi类型快速准确地确定设备关联度。

根据本发明第一方面，提供了一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法，包括：

步骤S11、获取wifi的属性信息；

步骤S12、基于所述wifi的属性信息确定对应的wifi类型；

步骤S13、基于wifi类型和设备上报的设备id、设备连接的wifi名称和连接时间构建预设数据库；

步骤S14、从所述预设的数据库中分别获取预设的第一时间段内，第一设备id对应的第一wifi列表和第二设备id对应的第二wifi列表；

步骤S15、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表生成关联度列表；

步骤S16、基于所述关联度列表确定所述第一设备id和第二设备id的关联度。

根据本发明第二方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行本发明第一方面所述的方法。

根据本发明第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机指令用于执行本发明第一方面所述的方法。

本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提供的一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法、电子设备和介质可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：

本发明能够基于wifi的属性信息快速准确地确定wifi类型，并能够基于设备连接的wifi类型快速准确地确定设备关联度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。

附图说明

图1为本发明实施例提供的移动设备关联度确定方法流程图；

图2为本发明实施例提供的基于wifi类型的移动设备关联度确定方法流程图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种移动设备关联度确定方法、电子设备和介质的具体实施方式及其功效，详细说明如后。

本发明实施例提供了一种移动设备关联度确定方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1、从预设的数据库中分别获取预设的第一时间段内，第一设备id对应的第一wifi列表和第二设备id对应的第二wifi列表，所述第一wifi列表包括第一设备id对应的wifi名称、wifi类型和连接时间，所述第二wifi列表包括第二设备id对应的wifi名称、wifi类型和连接时间；

步骤S2、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表生成关联度列表；

其中，可以获取所述第一wifi列表和第二wifi列表的交集，基于所述第一wifi列表和第二wifi列表的交集，生成关联度列表，作为一种实施例，

步骤S3、基于所述关联度列表确定所述第一设备id和第二设备id的关联度。

根据本发明，设备指的是移动终端，移动终端可以物理实现为智能手机、PAD等能够安装应用程序(例如APP)的移动设备。本领域技术人员知晓，移动终端的型号、规格等参数并不影响本发明的保护范围。需要说明的是，本发明一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序仅是为了引用方便的目的予以编排，并不意味着步骤执行的必然顺序，即可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

所述步骤S1中，所述预设数据库包括多条设备连接wifi的记录，字段包括设备id、设备连接的wifi名称、wifi类型和连接时间，其中，设备id、设备连接的wifi名称和连接时间可直接由设备通过软件开发工具包(Software Development Kit，简称SDK)上报的信息来获取，通过对wifi进行分类，确定每一wifi的类型，可以为每一wifi打上标签。具体可在步骤S1之前执行以下操作对wifi进行分类：

步骤S11、获取wifi的属性信息；

步骤S12、基于所述wifi的属性信息确定对应的wifi类型；

步骤S13、基于wifi类型和设备上报的设备id、设备连接的wifi名称和连接时间构建预设数据库；

然后继续执行步骤S1-步骤S3作为接下来的步骤S14-步骤S15，可以实现基于wifi分类进一步确定设备关联度，如图2所示。

作为一种实施例，所述步骤S12包括：

步骤S121、预先构建第一配置表，所述第一配置表的字段包括位置类型、关键词信息、预设时段内的连接设备的数量特征、wifimac数量阈值、连接设备机型特征等；

步骤S122、基于所述第一配置表和所述待分类wifi的属性信息确定所述待分类wifi的类型。

其中，所述wifi属性信息包括wifi名称、wifimac信息、地理位置信息、连接时间信息、连接设备信息，地理位置信息可以为geohash位置信息。

作为一种实施例，所述步骤S122进一步包括：

步骤S1221、根据待分类wifi的地理位置信息确定对应的位置类型；

其中，位置类型包括机场类型、车站类型、商场类型、家庭类型和公司类型等。

步骤S1222、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的关键词信息，从所述待分类wifi名称中提取关键词，并与所述位置类型对应的关键词信息匹配，若匹配成功则执行步骤S123，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型；

其中，可以将待分类wifi的名称进行分词、去停用词等操作提取到对应的关键词。

步骤S1223、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的预设时段内的连接设备的数量特征，基于所述待分类wifi的连接时间信息、连接设备信息确定预设时间段内的连接设备数量特征，若符合所述位置类型对应的预设时段内的连接设备的数量特征，则执行步骤S124，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型；

其中，预设时段内的连接设备的数量特征，包括工作时段连接设备的数量、以及数量的变化特征，非工作时段连接设备的数量以及数量变化的特征等等。

步骤S1224、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的wifimac数量阈值和/或连接设备机型特征，基于所述待分类wifi的wifimac信息确定wifimac数量，基于所述待分类wifi的连接设备信息确定连接设备特征，判断所述待分类wifi对应的wifimac数量和/或连接设备特征是否符合述位置类型对应的wifimac数量阈值和/或连接设备机型特征，若符合，则将所述wifi类型确定为所述位置类型，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型。

例如家庭类型wifi对应的wifimac通常数量较少，通常在5个以内，而商场类型wifi对应的wifima数量较多，通常在5个以上。机场wifi连接的设备的机型为高端机型的占比较多，车站wifi连接的wifi的设备的机型的高中低端分布会相对均匀。

其中，当返回步骤S1211时，除了暂时将当前的位置类型排除外，如果返回步骤S211的次数超过一定的阈值，例如5次，还可以以预设的步长调高地理位置匹配的精确度，从而提高获取到位置类型对应的关键词信息的准确度，也避免增加无用的计算量。

通过步骤S1221可以将wifi类型暂时划分在一定范围内，例如待分类wifi的地理位置信息对应的位置类型为机场类型，但仅从位置信息这一个维度来确定wifi类型，准确度较低，因此，可继续通过步骤S1222进一步确认待分类的wifi是否为机场类型wifi。步骤S1222中通过wifi名称的关键词进一步分析，待分类的wifi中没有机场类型对应的关键词，显然可以排除不是机场类型，因此，可返回步骤S1221从机场类型以外的其他类型中重新匹配待分类wifi的地理位置信息确定对应的位置类型，如果步骤S1222匹配成功，则可以进一步通过步骤S1223来判断该wifi类型是否为机场类型wifi。因为机场位置范围中除了真正属于机场的wifi外还有可能存在其他wifi，例如机场附近的商场wifi，其名称中时也可能存在机场类型对应的关键词，通过步骤S1223判断后还可能会出现少量偏差，因为例如商场的wifi的终端连接数量特征是可能和机场类似的，此时再通过步骤S1224进一步确定。例如，步骤S1224判断待分类wifi连接的设备机型特征，机场出现的设备机型中高端机型占比较高，商场wifi连接的高、中、低端设备机型会相对均匀，因此，通过步骤S1224判断通过后，即可将待分类wifi的类型确定为机场类型wifi。通过步骤S1221-步骤S1224从多个维度分析来确定wifi类型，大大提高了wifi分类的准确性，且基于分析结果不断调整缩小位置类型的选择范围，避免重复计算，提高了分类的效率。

作为一种实施例，所述步骤S2包括：

步骤S21、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表，获取所述第一设备id和第二设备id在预设第一时间段内共同连接过的目标wifi的wifi名称、对应的wifi类型、连接时间和目标连接次数，并生成关联度列表。

其中，所述wifi包括M个类型，所述M个类型的wifi又划分为第一wifi子集和第二wifi子集，M为大于等于2的正整数，所述第一wifi子集中的wifi类型连接设备的固定性大于等于所述预设的固定性阈值，所述第二wifi子集中的wifi类型连接设备的固定性小于所述预设的固定性阈值。例如，所述第一wifi子集包括家庭类型wifi和公司类型wifi；所述第二wifi子集类型包括娱乐场所类型wifi、车站类型wifi、机场类型wifi和商场类型wifi。所述步骤S21可进一步包括：

步骤S211、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表，获取所述第一设备id和第二设备id在预设第一时间段内都连接过的共用wifi的名称和对应的wifi类型和连接时间；

步骤S212、判断所述共用wifi类型所属的wifi子集，若所述共用wifi类型属于所述第一wifi子集，则执行步骤S213，若所述共用wifi类型属于所述第二wifi子集，则执行步骤S214；

步骤S213、将该共用wifi确定为所述目标wifi，并将所述第一设备id和所述第二设备id在所述预设第一时间段内分别连接该目标wifi的连接次数作为所述目标连接此次数；

其中，第一wifi子集中的wifi具有固定性较高，例如家庭wifi基本就是家庭成员对应的设备id连接，或者亲朋友的设备id连接，公司wifi基本就是员工设备id连接，因此，对于这类wifi的共同连接，不用考虑同时性，只需要分别获取时段内，第一设备id和第二设备id分别连接wifi的次数即可。

步骤S214、分别获取所述第一设备id连接所述共用wifi的第一时间段集合以及所述第二设备id连接所述共用wifi的第二时间段集合，判断所述第一时间段集合与第二时间段集合是否存在时间段交集，若存在，则将该共用wifi确定为目标wifi，并将时间段交集中的时间段数量确定为该目标wifi的目标连接次数。

其中，第二wifi子集中的wifi的固定性较低，例如娱乐场所wifi、商场wifi，通常具有关联关系的人员的设备会同时出现在这些场所，因此，对于这类wifi的共同连接，需要考虑同时性，但考虑到信号稳定、以及设备中途离开等诸多因素，这里的同时并非固定同一时刻，而是连续连接时段内存在交集即可认为同时连接，作为一种实施例，所述方法还包括：

步骤S201、获取设备id在预设第一时间段内连接过的第一wifi的wifi名称、对应的wifi类型、连接时间，并按时间顺序排列；

步骤S202、判断每连续两个时间点的时间间隔是否小于预设的第二时间段，若小于，则确定这两个连续时间点属于同一时间段。

其中，所述第一时间段的取值范围为一个月到三个月，所述第二时间段的取值范围为25分钟到45分钟。以第一时间段设置为三个月，第二时间段设置为30分钟为例，假设第一天内第一设备id上报的连接第一wifi的时间为9:30，10:15,10:28，10：50,11:50，12:30，则第一设备id连接第一wifi的连续时间段为10:15-11:50。假设第一天内第二设备上报的连接第一wifi的时间为8:00,8:31,8:55,9:05,9:28，10:15，10：30,11:05，则第二设备id连接第一wifi的连续时间段为8:30-10:30。第一设备id和第二设备id的时间间段交集为10:15-10:30，则认为第一设备id和第二设备id共同连接了第一wifi。

作为一种实施例，所述方法还包括步骤S4、将所述关联度列表输出并在信息交互界面上显示。用户可以根据关联度列表中呈现的参数来判断分析设备的关联度，也可通过预设的判断算法来进一步确定关联度，作为一种实施例，所述步骤S16(即步骤S3)进一步包括：

步骤S161、设定连接第一wifi子集中的wifi数量的第一连接数量阈值和连接第二wifi子集中的wifi数量的第二连接数量阈值；

步骤S162、基于所述第一设备id和第二设备id在预设第一时间段内共同连接过的目标wifi的wifi名称、对应的wifi类型和目标连接次数，确定所述第一设备id和第二设备id在所述第一时间段内共同连接第一wifi子集中的wifi的第一数量以及共同连接第二wifi子集中的wifi的第二数量；

步骤S163、将所述第一数量和第一数量阈值相比较，将所述第二数量和第二数量阈值相比较：

若所述第一数量大于第一数量阈值，且所述第二数量大于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第一关联度，

若所述第一数量大于第一数量阈值，且所述第二数量小于等于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第二关联度，

若所述第一数量小于等于第一数量阈值，且所述第二数量大于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第三关联度，

若所述第一数量小于等于第一数量阈值，且所述第二数量小于等于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第四关联度，其中，所述第一关联度>第二关联度>第三关联度>第四关联度。

例如，第一设备id和第二设备id在一个月内共同连接家庭wifi的数量超过了第一数量阈值，共同连接商场、娱乐场所的数量都超过了第二数量阈值，则可标明第一设备id和第二设备id的关联度是极高的，对应的是第一关联度。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行本发明实施例所述的方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机指令用于执行本发明实施例所述的方法。

本发明实施例能够基于wifi的属性信息快速准确地确定wifi类型，并能够基于设备连接的wifi类型快速准确地确定设备关联度。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (7)

1.一种基于wifi类型的移动设备关联度确定方法，其特征在于，包括：

步骤S11、获取wifi的属性信息；

步骤S12、基于所述wifi的属性信息确定对应的wifi类型；

步骤S13、基于wifi类型和设备上报的设备id、设备连接的wifi名称和连接时间构建预设数据库；

步骤S14、从所述预设的数据库中分别获取预设的第一时间段内，第一设备id对应的第一wifi列表和第二设备id对应的第二wifi列表；

步骤S15、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表生成关联度列表；

步骤S16、基于所述关联度列表确定所述第一设备id和第二设备id的关联度；

所述步骤S12包括：

步骤S121、预先构建第一配置表，所述第一配置表的字段包括位置类型、关键词信息、预设时段内的连接设备的数量特征、wifiMac数量阈值、连接设备机型特征；

步骤S122、基于所述第一配置表和待分类wifi的属性信息确定所述待分类wifi的类型；

所述wifi属性信息包括wifi名称、wifimac信息、地理位置信息、连接时间信息、连接设备信息；

所述第一wifi列表包括第一设备id对应的wifi名称、wifi类型和连接时间，所述第二wifi列表包括第二设备id对应的wifi名称、wifi类型和连接时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤S122包括：

步骤S1221、根据待分类wifi的地理位置信息确定对应的位置类型；

步骤S1222、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的关键词信息，从所述待分类wifi名称中提取关键词，并与所述位置类型对应的关键词信息匹配，若匹配成功则执行步骤S123，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型；

步骤S1223、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的预设时段内的连接设备的数量特征，基于所述待分类wifi的连接时间信息、连接设备信息确定预设时间段内的连接设备数量特征，若符合所述位置类型对应的预设时段内的连接设备的数量特征，则执行步骤S124，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型；

步骤S1224、从所述第一配置表中获取所述位置类型对应的wifiMac数量阈值和/或连接设备机型特征，基于所述待分类wifi的wifimac信息确定wifimac数量，基于所述待分类wifi的连接设备信息确定连接设备特征，判断所述待分类wifi对应的wifiMac数量和/或连接设备特征是否符合述位置类型对应的wifiMac数量阈值和/或连接设备机型特征，若符合，则将所述wifi类型确定为所述位置类型，否则返回步骤S1211，并从该位置类型之外的其他位置类型中重新确定对应的位置类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤S15包括：

步骤S151、基于所述第一wifi列表和第二wifi列表，获取所述第一设备id和第二设备id在预设第一时间段内共同连接过的目标wifi的wifi名称、对应的wifi类型、连接时间和目标连接次数，并生成关联度列表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述wifi包括M个类型，所述M个类型的wifi又划分为第一wifi子集和第二wifi子集，M为大于等于2的正整数，所述第一wifi子集中的wifi类型连接设备的固定性大于等于所述预设的固定性阈值，所述第二wifi子集中的wifi类型连接设备的固定性小于所述预设的固定性阈值，所述步骤S16包括：

步骤S161、设定连接第一wifi子集中的wifi数量的第一连接数量阈值和连接第二wifi子集中的wifi数量的第二连接数量阈值；

步骤S162、基于所述第一设备id和第二设备id在预设第一时间段内共同连接过的目标wifi的wifi名称、对应的wifi类型和目标连接次数，确定所述第一设备id和第二设备id在所述第一时间段内共同连接第一wifi子集中的wifi的第一数量以及共同连接第二wifi子集中的wifi的第二数量；

步骤S163、将所述第一数量和第一数量阈值相比较，将所述第二数量和第二数量阈值相比较：

若所述第一数量大于第一数量阈值，且所述第二数量大于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第一关联度，

若所述第一数量大于第一数量阈值，且所述第二数量小于等于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第二关联度，

若所述第一数量小于等于第一数量阈值，且所述第二数量大于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第三关联度，

若所述第一数量小于等于第一数量阈值，且所述第二数量小于等于第二数量阈值，则将所述第一设备id和第二设备id关联度确定为第四关联度，其中，所述第一关联度>第二关联度>第三关联度>第四关联度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述第一wifi子集包括家庭类型wifi和公司类型wifi；所述第二wifi子集类型包括娱乐场所类型wifi、车站类型wifi、机场类型wifi和商场类型wifi。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行前述权利要求1-5任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行前述权利要求1-5中任一项所述的方法。

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