伴随关系的分析方法及装置、分析模型的训练方法制造方法及图纸

本申请提供一种伴随关系的分析方法、分析模型的训练方法及装置。该分析方法包括：获取多个感知设备采集到的在预设时间段内出现在各感知设备的采集范围内的电子设备的身份标识、出现时间和出现地点，作为身份标识的原始数据；确定同一身份标识的出现时间与出现地点的规律；根据所述出现时间与出现地点的规律对所述原始数据进行填补，得到所述身份标识的填补数据；分别提取所述原始数据和所述填补数据中的所述身份标识的出现特征；根据所述原始数据和所述填补数据分别对应的所述身份标识的出现特征确定所述身份标识之间的伴随关系。该分析方法提高了伴随关系分析的准确性。

Analysis method of adjoint relation and training method of device and analysis model

【技术实现步骤摘要】
伴随关系的分析方法及装置、分析模型的训练方法
本申请涉及信息
，具体而言，涉及一种伴随关系的分析方法及装置、分析模型的训练方法。
技术介绍
伴随关系分析是针对公安场景，根据一种或多种轨迹分析实体之间在一定的时空范围内是否有伴随关系。在现有技术中，使用规则引擎定义规则，然后将满足规则的MAC(MediaAccessControlAddress，媒体存储控制地址)号和MAC号、IMSI(InternationalMobileSubscriberIdentity，国际移动用户识别码)和IMSI号对找到，还有MAC号和IMSI号伴随的关系找出来。因为MAC和IMSI都是通过同时采集附近范围内的所有的相关设备的信息得到的，使用规则引擎找出来的MAC-MAC、IMSI-IMSI、MAC-IMSI对都是多对多不相关的数据集。规则引擎找出来的数据很难兼顾精确率和召回率，很难定义合适的规则以满足实际使用需求。可见，现有技术的伴随关系的分析方式中，数据处理的方式不太贴合实际，进而准确率不高。
技术实现思路
r>本申请实施例的目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种伴随关系的分析方法，其特征在于，包括：/n获取多个感知设备采集到的在预设时间段内出现在各感知设备的采集范围内的电子设备的身份标识、出现时间和出现地点，作为身份标识的原始数据；/n确定同一身份标识的出现时间与出现地点的规律；/n根据所述出现时间与出现地点的规律对所述原始数据进行填补，得到所述身份标识的填补数据；/n分别提取所述原始数据和所述填补数据中的所述身份标识的出现特征；/n根据所述原始数据和所述填补数据分别对应的所述身份标识的出现特征确定所述身份标识之间的伴随关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种伴随关系的分析方法，其特征在于，包括：
获取多个感知设备采集到的在预设时间段内出现在各感知设备的采集范围内的电子设备的身份标识、出现时间和出现地点，作为身份标识的原始数据；
确定同一身份标识的出现时间与出现地点的规律；
根据所述出现时间与出现地点的规律对所述原始数据进行填补，得到所述身份标识的填补数据；
分别提取所述原始数据和所述填补数据中的所述身份标识的出现特征；
根据所述原始数据和所述填补数据分别对应的所述身份标识的出现特征确定所述身份标识之间的伴随关系。


2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，确定同一身份标识的出现时间与出现地点的规律，包括：
确定同一身份标识在相同的出现地点对应的出现时间；
对应的，根据所述出现时间与出现地点的规律对所述原始数据进行填补，得到所述身份标识的填补数据，包括：
根据同一身份标识在相同的出现地点对应的出现时间检测该身份标识在所述相同的出现地点是否有缺失的出现时间；
若所述同一身份标识在所述相同的出现地点有缺失的出现时间，在所述缺失的出现时间处填补与所述出现地点对应的出现时间。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份标识包括：MAC和IMSI，分别提取所述原始数据和所述填补数据中的所述身份标识的出现特征，包括：
提取所述原始数据中MAC和IMSI的第一出现特征；所述第一出现特征包括：MAC和IMSI分别的出现地点数量；MAC和IMSI在预设的第一时间间隔内在同一出现地点出现的出现地点数量；
提取所述填补数据中MAC和IMSI的第二出现特征；所述第二出现特征包括：在预设的第二时间间隔内，MAC和IMSI出现在相同的出现地点的次数以及所述相同的出现地点的数量；所述第二时间间隔小于所述第一时间间隔。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述原始数据和所述填补数据分别对应的所述身份标识的出现特征确定所述身份标识之间的伴随关系，包括：
获取预先存储的伴随关系确定规则；
将所述确定规则以及所述原始数据和所述填补数据分别对应的所述身份标识的出现特征反馈给用户；
接收所述用户输入的所述身份标识之间的伴随关系。


5.一种伴随关系的分析方法，其特征在于，包括：
获取多个感知设备采集到的在预设时间段内出现在各感知设备的采集范围内的电子设备的身份标识、出现时间和出现地点，作为身份标识的原始数据；
确定同一身份标识的出现时间与出现地点的规律；
根据所述出现时间与出现地点的规律对所述原始数据进行填补，得到所述身份标识的填补数据；
分别提取所述原始数据和所述填补数据中的所述身份标识的出现特征；
将...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁秀钦，罗华刚，李迪民，齐云飞，丁杰超，
申请(专利权)人：北京明略软件系统有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11