[发明专利]一种识别方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种识别方法，其特征在于，包括：

获取第一设备的第一特征信息；

将所述第一特征信息与目标特征集进行匹配，以确定用于识别所述第一设备的目标特征信息；所述目标特征集是已经通过认证并且发放设备标识的设备名单，所述目标特征集中存储有设备特征信息与发放的设备标识之间的对应关系；

利用从相似度计算模型中得到的预设第一权重和预设第二权重，确定所述第一设备的目标特征信息与预设识别信息集中的预设设备的特征参数之间的第一相似度，所述目标特征信息包含所述第一特征信息中的多个参数；所述预设识别信息集包含至少一个预设设备的特征参数；所述预设识别信息集包括已成功被识别过的预设设备的设备唯一标识信息与该设备中各特征信息的对应关系；

其中，所述相似度计算模型是以预备好的设备特征进行正负样本的标记后进行机器学习模型的训练而得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一设备的目标特征信息与预设识别信息集中的预设设备的特征参数之间的第一相似度之后，还包括：

判断所述第一相似度是否小于预设阈值，如果是则将目标特征信息对应的所述第一设备确定为与预设识别信息集对应的预设设备不相同的设备。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果第一相似度大于等于预设阈值，则将所述预设设备对应的唯一设备标识发送给所述第一设备。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一设备的目标特征信息与预设识别信息集中的预设设备的特征参数之间的第一相似度，具体包括：

将所述第一设备的目标特征信息与预设设备的对应的特征参数进行对比以确定匹配的预设特征参数；

计算预设第一权重与所述匹配的目标特征信息的乘积，与预设第二权重与未匹配的预设特征参数的乘积之和，得到第一单一相似值；

获取所述第一单一相似值中的最大值，确定为第一相似度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，如果第一相似度大于等于预设阈值，则将所述预设设备对应的唯一设备标识发送给所述第一设备之后，还包括：

提取所述第一设备在预设时间段内的访问日志；

通过所述访问日志更新所述预设第一权重和所述预设第二权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述访问日志更新所述预设第一权重和所述预设第二权重的步骤，包括：

通过所述访问日志提取所述第一设备的第一设备特征参数；

将所述第一设备的目标特征信息与预设设备的对应的特征参数进行对比以确定匹配的预设特征参数；

通过所述第一设备特征参数以及预设特征参数训练相似度计算模型，以获得第一设备特征参数对应的第三权重，以及预设特征参数对应的第四权重；

计算所述第三权重与所述第一设备特征参数的乘积，与第四权重与所述匹配的预设特征参数的乘积之差，得到第二单一相似值；

将所述第二单一相似值中的最大值，确定为第二相似度；

如果所述第二相似度大于或等于预设阈值，则将所述第三权重和所述第四权重分别替换所述预设第一权重和预设第二权重。

7.一种识别装置，其特征在于，所述的装置包括：

第一特征信息获取模块，用于获取第一设备的第一特征信息；

目标特征信息获取模块，用于将所述第一特征信息与目标特征集进行匹配，以确定用于识别所述第一设备的目标特征信息；所述目标特征集是已经通过认证并且发放设备标识的设备名单，所述目标特征集中存储有设备特征信息与发放的设备标识之间的对应关系；

相似度计算模块，用于利用从相似度计算模型中得到的预设第一权重和预设第二权重，确定所述第一设备的目标特征信息与预设识别信息集中的预设设备的特征参数之间的第一相似度，所述目标特征信息包含所述第一特征信息中的多个参数；所述预设识别信息集包含至少一个预设设备的特征参数；所述预设识别信息集包括已成功被识别过的预设设备的设备唯一标识信息与该设备中各特征信息的对应关系；

其中，所述相似度计算模型是以预备好的设备特征进行正负样本的标记后进行机器学习模型的训练而得到的。