[发明专利]群控设备识别方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种群控设备识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别设备的应用程序APP列表；

根据预设APP的特征权重确定所述待识别设备的APP列表中的APP的特征权重；

使用所述待识别设备的APP列表中的APP的特征权重计算待识别设备的特征向量；

获取所述待识别设备的特征向量与多个预设群控设备簇的簇中心设备的特征向量的向量相似度中最大相似度对应的相似度值d1；

获取所述待识别设备的特征向量与多个预设非群控设备簇的簇中心设备的特征向量的向量相似度中最大相似度对应的相似度值d2；

使用d1和d2确定所述待识别设备为群控设备的概率；

其中，获取预设APP的特征权重，包括：

获取多个预设群控设备和预设非群控设备的APP列表；

确定预设群控设备在预设群控设备和预设非群控设备中的第一分布频率；其中，第一分布频率为预设群控设备在所有设备中所占的比值；所述所有设备包括预设群控设备和预设非群控设备；

确定所述预设APP在预设群控设备和预设非群控设备中的第二分布频率；其中，所述第二分布频率为所有设备中有所述预设APP的设备的个数，与所有设备的个数的比值；

计算所述第一分布频率与所述第二分布频率的差值的绝对值；

计算1与差值的绝对值的差值；

确定1与差值的绝对值的差值为所述预设APP的特征权重。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述预设群控设备簇的簇中心设备的特征向量，以及所述预设非群控设备簇的簇中心设备的特征向量，包括：

获取多个群控设备的APP列表，以及多个非群控设备的APP列表；

根据多个群控设备，以及多个非群控设备的APP列表中的APP确定APP的特征权重；

使用所述群控设备的APP列表中的APP的特征权重计算所述群控设备的特征向量；基于所述特征向量对所述群控设备进行聚类，获取聚类形成的预设群控设备簇的簇中心设备的特征向量；

使用所述非群控设备的APP列表中的APP的特征权重计算所述非群控设备的特征向量；基于所述特征向量对所述非群控设备进行聚类，并获取聚类形成的预设非群控设备簇的簇中心设备的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在聚类时使用DBSCAN算法进行聚类；

其中，针对群控设备聚类时，距离阈值参数设置为群控设备两两之间的向量相似度中处于中间数值的向量相似度，最小簇样本阈值设置为群控设备的总数量的第一预设比值；

针对非群控设备聚类时，距离阈值参数设置为非群控设备两两之间的向量相似度中处于中间数值的向量相似度，最小簇样本阈值设置为非群控设备的总数量的第二预设比值；其中，第一预设比值与第二预设比值相同或不同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述待识别设备的APP列表中的APP的特征权重计算待识别设备的特征向量，包括：

将所述APP列表中的APP进行编码转换为字符串；并计算出预设位数的Hash值；

使用所述APP的特征权重与所述Hash值中的每一位相乘，获得长度为所述预设位数的数值向量；

将所述APP列表中的APP对应的数值向量对应位相加，获得所述APP列表对应的长度为预设位数的数值向量；

将所述APP列表对应的长度为预设位数的数值向量中的每一位元素按照不小于0置1，小于0置0的规则置位，获得所述预设位数的特征向量。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，当所述相似度值为距离值时，所述使用d1和d2确定所述待识别设备为群控设备的概率，包括：

计算d1和d2的和；

计算d2与所述和的比值；

将所述比值确定为所述待识别设备为群控设备的概率。