[发明专利]访客终端的识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种访客终端的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

通过无线网探针设备获取无线终端的扫描数据集；

调用分类模型对所述无线终端的所述扫描数据集进行特征提取和特征识别，得到所述无线终端的识别结果，所述分类模型是对正样本和未知样本进行半监督学习得到的，所述正样本包括连接到所述无线网探针设备的所述无线终端对应的所述扫描数据集，所述未知样本包括未连接到所述无线网探针设备的所述无线终端对应的所述扫描数据集，所述识别结果包括访客终端或非访客终端；

输出所述无线终端的所述识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括至少一个分类树；

所述得到所述无线终端的识别结果，包括：

响应于大于第一比例的所述分类树对所述无线终端的识别结果为所述访客终端，得到所述无线终端的识别结果为所述访客终端。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括至少一个分类树；

所述得到所述无线终端的识别结果，包括：

响应于大于第二比例的所述分类树对所述无线终端的识别结果为所述非访客终端，得到所述无线终端的识别结果为所述非访客终端。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述扫描数据集包括至少一条扫描数据，所述扫描数据包括：时间戳、连接状态、无线终端地址、探针地址、无线网地址、信号强度中的至少一个；

所述无线终端地址是所述无线终端的媒体存取控制MAC地址，所述MAC地址用于确认网络设备位置的位址；

所述探针地址是探针的MAC地址，所述探针地址用于向服务器发送所述扫描数据；

所述无线网地址是无线网的MAC地址，所述无线网地址用于为所述无线终端提供网络服务。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述扫描数据包括所述时间戳；所述得到所述无线终端的识别结果，包括：

响应于所述无线终端的扫描数据集中：所述时间戳早于或晚于营业时间的数量大于第一阈值，得到所述无线终端的所述识别结果为所述非访客终端，且所述非访客终端属于内部工作人员终端。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述扫描数据包括所述时间戳；所述得到所述无线终端的识别结果，包括：

响应于所述无线终端的扫描数据集中：所述时间戳包含的日期占工作日的比例大于第二阈值，得到所述无线终端的所述识别结果为所述非访客终端，且所述非访客终端属于内部工作人员终端。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述扫描数据包括所述无线终端地址；所述得到所述无线终端的识别结果，包括：

响应于所述无线终端的扫描数据集中：所述无线终端地址满足伪装MAC地址条件，得到所述无线终端的识别结果为所述非访客终端，且所述非访客终端属于无法识别的终端；

其中，所述伪地址条件是判断所述无线终端地址的组织位移标识符OUI是否为已知厂商的OUI的条件。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本无线终端的样本扫描数据集，所述样本扫描数据集包括所述样本无线终端的扫描数据集；

根据所述样本扫描数据集获取正样本和未知样本，所述正样本包括连接到所述无线网探针设备的所述样本无线终端的样本扫描数据集，所述未知样本包括未连接到所述无线网探针设备的所述样本无线终端的样本扫描数据集；

根据所述正样本和所述未知样本训练得到所述分类模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述正样本和所述未知样本训练得到所述分类模型，包括：

将所述正样本中的部分样本确定为测试样本；

将所述正样本中除所述测试样本外的样本确定为目标正样本；

将所述测试样本和所述未知样本的集合确定为目标未知样本；

根据所述目标正样本和所述目标未知样本训练得到所述分类模型。