[发明专利]基于大数据的画像生成系统

权利要求书

1.一种基于大数据的画像生成系统，其特征在于，包括第一数据库、第二数据库、第三数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，其中，所述第一数据库用于存储设备id和设备id对应的特征信息和对应的时间信息，所述第二数据库用于存储设备id和设备id连接的wifi ssid信息、wifi位置信息和wifi连接时间信息，所述第三数据库用于存储设备id和设备id对应的标签信息，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：

步骤S1、从所述第一数据库中获取待测设备id对应的特征信息作为对应的输入特征信息，并输入预先训练好的设备id分类模型中，判断所述待测设备id是否为目标类型设备id，若是，则执行步骤S2，所述目标类型设备id为小微企业主的设备id；

所述输入特征信息包括以下特征的任意一个或任意多个的组合：预设的第三时间段内第一类预设APP的数量、预设的第三时间段内第一类预设APP的活跃特征、预设的第三时间段内设备稳定性特征、预设的第三时间段内对应的家庭地标签数量、预设的第三时间段内对应的工作地标签数量，所述第一类预设APP包括企业APP、工商APP和税务APP中的一种或多种；

步骤S2、基于所述待测设备id、预设的第一时间段和待测设备id对应的目标地址从所述第二数据库中获取目标wifi ssid，所述目标地址为待测设备id对应的工作地，所述目标wifi ssid为待测设备id的工作地wifi ssid；

步骤S3、基于所述目标wifi ssid和预设的第二时间段从所述第二数据库中获取所有目标设备id，构建目标设备id集合，所述目标设备id为所述待测设备id对应的小微企业的员工的设备id；

步骤S4、基于所述目标设备id集合、所述第一数据库和/或第二数据库和/或第三数据库生成目标画像，所述目标画像为所述待测设备id对应的小微企业的画像。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

当所述计算机程序被处理器执行时，还实现步骤S10、训练得到所述设备id分类模型，具体包括：

步骤S101、获取多个小微企业主的设备id和多个非小微企业主的设备id，所述获取的小微企业主的设备id为第一设备id，所获取的非小微企业主的设备id为第二设备id；

步骤S102、基于每一所述第一设备id从所述第一数据库中获取对应的特征信息作为对应的输入特征信息，构建正样本特征集合，基于每一所述第二设备id从所述第一数据库中获取对应的特征信息作为对应的输入特征信息，构建负样本特征集合；

步骤S103、基于所述正样本特征集合和负样本特征集合训练得到所述设备id分类模型。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，

所述步骤S101包括：

步骤S111、从预设的小微企业主设备id集合中随机抽取多个小微企业主的第一设备id；

步骤S112、从所述第一数据库中随机抽取多个与所述第一设备id对应的特征信息相似度低于预设的相似度阈值的第二设备id。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，

所述设备id分类模型为逻辑回归模型。