[发明专利]一种物联网设备行为画像方法

权利要求书

1.一种物联网设备行为画像方法，其特征在于，该方法是将画像系统与物联网平台相结合，通过对采集得到的智能终端设备的行为数据进行分析、特征提取、放置标签的处理，最终生成多维度的设备行为画像，并生成模型回馈给物联网平台；

该方法的具体操作步骤如下：

步骤1）画像系统根据实际需求制定相应的标签规则，确定需要采集的设备行为数据；

步骤2）物联网平台收集智能终端设备的行为数据；

步骤3）物联网平台的行为数据通过Flume数据通道或Kafka数据通道发送给所述的画像系统的日志分析器进行处理，日志分析器处理后得到结构化的数据，交给特征提取器进行处理；

步骤4）物联网平台的结构化数据发送到Kafka消息队列，所述的画像系统的特征提取器负责读取消息队列数据并进行处理；

步骤5）画像系统的特征提取器根据标签规则库，为物联网智能终端设备打上标签；

步骤6）物联网平台将设备基本信息进行匿名化，再提供给所述的画像系统的多维度画像生成器；

步骤7）画像系统的多维度画像生成器利用设备行为学习模型对收集的数据进行处理，在学习过程中生成设备行为画像模型，并对标签规则库进行优化更新，最终生成多维度的设备画像；

步骤8）画像系统的多维度画像生成器得到的画像模型以服务的方式开放给所述的物联网平台，用于设备预测性维护、设备通信网络拥塞预测、设备个性化服务的应用方面；

该方法用的系统包括画像系统和物联网平台；所述的物联网平台负责智能终端设备的数据采集，通过Flume数据通道或Kafka数据通道向画像系统提供设备行为数据，并将设备的基本信息开放给画像系统，同时调用画像系统来完成行为画像相关的个性化服务；

所述的画像系统由日志分析器、特征提取器、标签规则库、设备行为学习模型、多维度画像生成器、设备行为画像模型和服务功 能开放组成；

所述的日志分析器负责将收集的行为数据进行结构化处理；

特征提取器来提取行为数据的特征；

标签规则库用来设定标签所对应的规则；

设备行为学习模型用来采用机器学习算法对数据进行分析；

多维度画像生成器根据实际的需求进行设备行为画像的生成；

设备行为画像模型为通过所述的物联网平台提供的行为数据生成的画像模型；

服务功 能开放则将基于画像系统的服务开放出来。

2.根据权利要求1所述的一种物联网设备行为画像方法，其特征在于，所述的设备行为数据包括数据上传的时间间隔，数据量的大小，设备管理频率的信息。