[发明专利]物联网终端的识别方法和装置

说明书

本发明提供一种物联网终端的识别方法及装置，属于信号处理技术领域，其可解决现有技术无法识别物联网中终端的类型的不足。本发明的物联网终端的识别方法，包括：获取待识别终端的识别数据，其中，识别数据包括待识别终端与物联网交互的数据；根据识别数据得出待识别终端的识别结果，其中，识别结果包括待识别终端的类型标签。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，具体地，涉及一种物联网终端的识别方法和装置。

背景技术

随着物联网的发展，万物互联的时代已经到来，越来越多的终端加入物联网中，为了便于物联网中的终端管理，需要对物联网中的终端进行识别，例如终端所属的类别的识别。

然而，目前对物联网终端的识别仅仅限于识别物联网中的终端是否为物联网终端，并不能识别出终端的类型。

发明内容

本发明至少部分解决现有的无法识别物联网中的终端类型的不足的问题，提供了一种能够准确、高效的识别物联网中的终端类型的物联网终端的识别方法和装置。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种物联网终端的识别方法，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。

可选地，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，得到所述物联网终端的识别结果。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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交互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。

可选地，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。

可选地，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。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种物联网终端的识别装置，包括：