[发明专利]一种物联网设备特征获取方法及装置

说明书

本说明书公开一种物联网设备特征获取方法及装置，包括获取多台物联网设备的位置信息以及用户行为信息；根据获取的信息构建以设备为节点、以设备间关联关系为边的设备关联图；基于所构建的设备关联图，得到路径集；所述路径集中任一路径为所述关联图中的任一无环路径；利用所述路径集中任一路径生成若干条训练样本，以根据所述路径集得到训练样本集；其中，任一训练样本以任一路径中的节点为特征值，以该路径中该节点的相邻节点为标签值；基于所述训练样本集训练深度学习模型；利用训练后的深度学习模型的隐藏层信息获取物联网设备特征。

技术领域

本说明书涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种物联网设备特征获取方法及装置。

背景技术

目前，物联网设备功能十分强大，除了具有常规的基本功能之外，通常还具有其他功能，例如展示推送信息的功能。以物联网自动售货机为例，其除了具有售卖商品的功能以外，还具有通过屏幕展示推送信息的功能，其会在屏幕上展示推送信息以供用户查看，例如展示商品广告信息、展示商品优惠券等信息。

物联网设备展示的推送信息如果不能满足用户的使用需求，对于设备本身来说，无疑是一种网络资源的浪费。

为了解决上述问题，目前业界常采用机器学习的方式，即以用户信息与推送信息为特征，以用户对于推送信息的点击情况为标签进行训练，进而利用训练后的模型确定向用户展示的推送信息。但是通常情况下，用户并非在所有设备上的行为都相同，因此，以上述方式训练出的模型效果欠佳。

基于上述理由，如果将设备特征也作为模型的训练特征，训练出的模型效果也会更佳，另外，如果将设备的某项数据作为该设备的特征，特征信息量较少，对于模型的训练效果提升较小，从这个角度而言，如果设备特征能够体现的含义越丰富，则利用该设备特征训练出的模型效果也就更佳。

因此，亟需获取一种含义丰富的物联网设备特征，用于模型训练。

发明内容

针对上述技术问题，本说明书提供一种物联网设备特征获取方法及装置，技术方案如下：

根据本说明书的第一方面，提供一种物联网设备特征获取方法， 包括：

获取多台物联网设备的位置信息以及用户行为信息；

根据获取的信息构建以设备为节点、以设备间关联关系为边的设备关联图；

基于所构建的设备关联图，得到路径集；所述路径集中任一路径为所述设备关联图中的任一无环路径；

利用所述路径集中任一路径生成若干条训练样本，以根据所述路径集得到训练样本集；其中，任一训练样本以任一路径中的节点为特征值，以该路径中该节点的相邻节点为标签值；基于所述训练样本集训练深度学习模型；

利用训练后的深度学习模型的隐藏层信息获取物联网设备特征。

根据本说明书的第二方面，提供一种物联网设备特征获取装置，包括：

信息获取模块，用于获取多台物联网设备的位置信息以及用户行为信息；

关联图生成模块，用于根据获取的信息构建以设备为节点、以设备间关联关系为边的设备关联图；

路径生成模块，用于基于所构建的设备关联图，得到路径集；所述路径集中任一路径为所述设备关联图中的任一无环路径；

模型训练模块，用于利用所述路径集中任一路径生成若干条训练样本，以根据所述路径集得到训练样本集；其中，任一训练样本以任一路径中的节点为特征值，以该路径中该节点的相邻节点为标签值；基于所述训练样本集训练深度学习模型；

设备特征获取模块，用于利用训练后的深度学习模型的隐藏层信息获取物联网设备特征。