[发明专利]网络空间发现方法、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110612803.2 申请日: 2021-06-02
公开(公告)号: CN113254724B 公开(公告)日: 2021-10-15
发明(设计)人: 王志鹏 申请(专利权)人: 北京达佳互联信息技术有限公司
主分类号: G06F16/901 分类号: G06F16/901;G06F16/906;G06K9/62
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 张建
地址: 100089 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 网络 空间 发现 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

本公开关于一种网络空间发现方法、装置、电子设备及存储介质,可以获取访问过网络的至少一个电子设备的位置信息,位置信息表示电子设备的位置;根据至少一个电子设备的位置信息,构建网络的第一网络空间树;从第一网络空间树中选取第一叶子节点,第一叶子节点表示第一电子设备的第一位置信息,构建包含第一叶子节点的第二网络空间树,并在第一网络空间树中删除第一叶子节点,获得新第一网络空间树;从新第一网络空间树中获取第二网络空间树的临近叶子节点;在第二网络空间树中添加临近叶子节点,获得新第二网络空间树,新第二网络空间树表征网络的覆盖范围。本公开通过一个区域来向周围查找临近位置点,有效提高了聚类速度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及网络空间发现方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的发展,数据挖掘技术的应用也越来越广泛。当前,可以采集到多个对象的位置点,通过对这些位置点进行挖掘可以得到大量的有用信息。例如:通过对连接某无线网络的移动终端的所在位置进行跟踪,可以确定该无线网络的覆盖范围。

在对位置点进行挖掘的过程中,通过对位置点进行聚类并对聚类得到的簇进行分析可以有效避免异常位置点给数据挖掘带来的不利影响。当前的网络空间发现方法是通过K-MEANS等聚类算法来进行,K-MEANS等聚类算法通过位置点之间的距离来进行聚类,每次聚类时,均需识别多个位置点之间的距离并判断该距离是否满足要求,由于识别和判断的距离较多,现在的聚类方法的聚类速度较慢。

发明内容

本公开提供一种网络空间发现方法、装置、电子设备及存储介质,以至少解决相关技术中聚类速度较慢的问题。本公开的技术方案如下:

根据本公开实施例的第一方面,提供一种网络空间发现方法,包括:

获取访问过网络的至少一个电子设备的位置信息,所述位置信息表示所述电子设备的位置;

根据至少一个所述电子设备的位置信息,构建所述网络的第一网络空间树,所述第一网络空间树包括树节点,所述树节点表征位置范围,具有连接关系的两个所述树节点中的上层节点表征的位置范围包括下层节点表征的位置范围,所述第一网络空间树包括的叶子节点表征所述电子设备的位置信息;

从所述第一网络空间树中选取第一叶子节点,所述第一叶子节点表示第一电子设备的第一位置信息,构建包含所述第一叶子节点的第二网络空间树,并在所述第一网络空间树中删除所述第一叶子节点,获得新第一网络空间树;

从所述新第一网络空间树中获取所述第二网络空间树的临近叶子节点,所述临近叶子节点表征的位置信息与所述第二网络空间树表征的位置范围具有预设位置关系;

在所述第二网络空间树中添加所述临近叶子节点,获得新第二网络空间树,所述新第二网络空间树表征所述网络的覆盖范围。

在第一方面的一种可能的实现方式中,所述在所述第二网络空间树中添加所述临近叶子节点之后,还包括:

在所述新第一网络空间树中删除所述临近叶子节点;

若删除所述临近叶子节点的新第一网络空间树还包括叶子节点,则将删除所述临近叶子节点的新第一网络空间树作为所述第一网络空间树,返回执行以下步骤:

从所述第一网络空间树中选取第一叶子节点,所述第一叶子节点表示第一电子设备的第一位置信息,构建包含所述第一叶子节点的第二网络空间树,并在所述第一网络空间树中删除所述第一叶子节点,获得新第一网络空间树;

直到删除所述临近叶子节点的新第一网络空间树不包括叶子节点。

在第一方面的一种可能的实现方式中,所述从所述新第一网络空间树中获取所述第二网络空间树的临近叶子节点,包括:

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