[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，包括：

接收终端发送的无线局域网扫描信息，其中，所述无线局域网扫描信息包括至少一个无线局域网的无线局域网标识符；

从所述至少一个无线局域网的无线局域网标识符中确定无线局域网标识符为目标无线局域网标识符，其中，所述目标无线局域网标识符不包含在预设的无线局域网标识符列表中；

确定所述目标无线局域网标识符对应的目标无线局域网的特征信息；

基于所述目标无线局域网的特征信息和预先建立的类别识别模型，生成所述目标无线局域网对应的类别信息，其中，所述类别识别模型用于表征特征信息与类别信息的对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述终端的位置信息确定所述目标无线局域网的位置信息；

根据生成的类别信息和所述目标无线局域网的位置信息生成兴趣点信息，以及发送所述兴趣点信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述类别识别模型包括类别识别子模型和类别判定子模型；以及

所述基于所述目标无线局域网的特征信息和预先建立的类别识别模型，生成所述目标无线局域网对应的类别信息，包括：

将所述目标无线局域网标识符输入所述类别识别子模型，得到类别识别结果，其中，所述类别识别子模型用于表征无线局域网标识符与类别识别结果的对应关系；

响应于确定得到的类别识别结果与预先设定的类别集合中的类别相匹配，将与得到的类别识别结果相匹配的类别作为目标类别，将针对所述目标类别预先建立的类别判定模型作为类别判定子模型，其中，所述类别判定子模型用于判断特征信息对应的无线局域网是否属于目标类别；

将所述目标无线局域网的特征信息输入所述类别判定子模型，得到所述目标无线局域网是否属于所述目标类别的判断结果，其中，所述判断结果包括是或否；

响应于确定所述判断结果为是，将所述目标类别作为所述目标无线局域网对应的类别信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述类别识别子模型为K-近邻算法；以及

所述将所述目标无线局域网标识符输入所述类别识别子模型，得到类别识别结果，包括：

获取第一训练样本集，其中，第一训练样本包括无线局域网标识符和与无线局域网标识符对应的类别；

基于所述第一训练样本集和K-近邻算法，得到所述目标无线局域网标识符的类别识别结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述类别判定子模型为二分类模型；以及

所述目标类别的类别判定子模型通过以下方式训练得到：

获取第二训练样本集，其中，第二训练样本包括特征信息和特征信息对应的无线局域网是否属于所述目标类别的判断结果；

将所述第二训练样本集中的训练样本的特征信息作为输入，将与输入的特征信息对应的无线局域网是否属于所述目标类别的判断结果作为期望输出，训练得到所述类别判定子模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述类别识别模型为分类模型；以及

所述基于所述目标无线局域网的特征信息和预先建立的类别识别模型，生成所述目标无线局域网对应的类别信息，包括：

将所述目标无线局域网的特征信息输入所述分类模型，得到所述目标无线局域网对应的类别信息，其中，所述分类模型用于表征无线局域网的特征信息与类别信息的对应关系。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分类模型是通过以下方式训练得到的：

获取第三训练样本集，其中，第三训练样本包括无线局域网的特征信息和与特征信息对应的无线局域网的类别信息；

将所述第三训练样本集中的训练样本的特征信息作为输入，将与输入的特征信息对应的类别信息作为期望输出，训练得到所述分类模型。