[发明专利]物联网终端的识别方法和装置

权利要求书

1.一种物联网终端的识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别终端的识别数据，其中，所述识别数据包括所述待识别终端与物联网交互的数据；

根据所述识别数据得出所述待识别终端的识别结果，其中，所述识别结果包括所述待识别终端的类型标签。

2.根据权利要求1所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，所述根据所述识别数据得出所述待识别终端的识别结果，包括：

将所述识别数据分别输入多个分类算法不同的分类器，得到由各所述分类器输出的初级识别结果；

将全部所述初级识别结果输入结果融合模型，得到所述待识别终端的识别结果。

3.根据权利要求2所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，所述将所述识别数据分别输入多个分类算法不同的分类器中，所述分类算法包括：

逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法、Xgboost算法中的至少两者。

4.根据权利要求2所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，在所述根据所述识别数据得出所述待识别终端的识别结果之前，还包括：

基于集成学习算法建立多个所述分类器和基于stacking算法建立所述结果融合模型。

5.根据权利要求4所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，所述基于集成学习算法建立多个所述分类器和基于stacking算法建立所述结果融合模型，包括：

获取训练数据，所述训练数据包括样本终端与物联网交互的数据中，与所述样本终端使用情况相关的数据；

对所述训练数据进行预处理；

将所述训练数据划分多个训练样本集和测试样本集；

每个所述分类器对应一个所述训练样本集，基于集成学习算法使用所述训练样本进行数据训练建立所述分类器；

基于网格搜索使用所述测试样本集对所述分类器进行参数优化；

基于stacking算法使用所述分类器对所述样本终端的初级识别结果建立所述结果融合模型。

6.根据权利要求1所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，所述获取待识别终端的识别数据，包括：

从所述待识别终端与物联网交互的数据中，筛选包含与所述待识别终端使用情况相关字段的数据作为所述识别数据；

对所述识别数据进行预处理，其中，所述预处理包括：数据类型转换、数据探索、属性规约、数据标准化。

7.根据权利要求1所述的物联网终端的识别方法，其特征在于，所述识别数据包括：待识别终端的费用数据、流量使用数据、所在位置数据、物联网传感器数据。

8.一种物联网终端的识别装置，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取待识别终端的识别数据，所述识别数据包括与所述待识别终端使用情况相关的数据；

结果输出单元，根据所述识别数据得出所述待识别终端的识别结果，其中，所述识别结果包括所述待识别终端的类型。

9.根据权利要求8所述的物联网终端的识别装置，其特征在于，所述结果输出单元包括：多个分类算法不同的分类器和结果融合模块，其中，

各所述分类器，用于输入所述识别数据，输出初级识别结果；

所述融合模块，用于输入多个所述分类器输出的全部所述初级识别结果，输出所述物联网终端的识别结果。

10.根据权利要求9所述的物联网终端的识别装置，其特征在于，所述识别装置还包括训练单元，用于基于集成学习算法建立多个所述分类器和基于stacking算法建立所述结果融合模型。