[发明专利]集群特征报文处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种集群概要报文处理方法，所述集群内包括多个目标对象，其特征在于，所述方法包括：

获取每个所述目标对象的第一数据；

获取至少一个预设的目标数据模式，所述目标数据模式包括至少一个目标参数的描述信息；

根据所述第一数据获取所述目标对象的所述目标参数；

当所述目标对象的目标参数符合所述描述信息时获取与所述目标数据模式关联的第一特征；

根据每个所述目标对象的所述第一特征获取与所述集群匹配的集群概要类型；以及

根据与所述集群概要类型匹配的报文模板生成所述集群的概要报文。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个预设的目标数据模式包括：获取多个预设的目标数据模式；

所述根据每个所述目标对象的所述第一特征获取与所述集群匹配的概要类型包括：

获取与所述多个目标数据模式关联的所述第一特征；

根据所述与多个目标数据模式关联的所述第一特征确定所述目标对象属于预设的第一概要类型的概率；以及

根据所述目标对象属于所述第一概要类型的概率获取所述集群的所述集群概要类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象属于所述第一概要类型的概率获取所述集群的所述集群概要类型包括：

对所述集群内每个的所述目标对象属于所述第一概要类型的概率进行累加得到集群概率；以及

获取与所述集群概率匹配的目标概要类型作为所述集群概要类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取与所述集群概率匹配的目标概要类型作为所述集群概要类型包括：

分别获取多个所述第一概要类型对应的所述集群概率，并获取集群概率的最大值；以及

获取与所述集群概率最大值对应的所述第一概要类型作为所述集群概要类型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取与所述集群概率匹配的目标概要类型作为所述集群概要类型包括：

分别获取多个所述第一概要类型对应的所述集群概率；

获取所述集群概率中概率值最大的N个集群概率，及与该N个集群概率对应的第一概要类型，其中N1；以及

根据所述该N个集群概率对应的第一概要类型获取所述集群概要类型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取与所述集群概率匹配的目标概要类型作为所述集群概要类型包括：

分别获取多个所述第一概要类型对应的所述集群概率；

获取所述集群概率中所有概率值超过预设阈值的集群概率；以及

根据所述概率值超过预设阈值的集群概率对应的第一概要类型获取所述集群概要类型。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述与多个目标数据模式关联的所述第一特征确定所述目标对象属于预设的第一概要类型的概率包括：

获取预先标注的历史数据，针对所述历史数据中每个对象的所述第一特征和所述第一概要类型的关联关系，采用分类算法进行机器学习，得到分类模型；

采用所述分类模型，根据每个所述目标对象的所述第一特征，获取每个所述目标对象属于预设的第一概要类型的概率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用分类算法进行机器学习，包括：采用贝叶斯分类算法进行机器学习。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所述集群概要类型匹配的报文模板生成所述集群的概要报文包括：

获取与所述集群概要类型关联的第一概要模板；

从所述第一数据中提取出所述集群的第一兴趣数据；以及

将所述第一兴趣数据填充在所述第一概要模板中以获取所述集群的概要报文的第一部分。