技術(shù)特征：

1.一種識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，包括：

獲取用戶使用的無線連接方式的數(shù)據(jù)信息；

以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型；

所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型是基于所述用戶在預(yù)定時間使用網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)而生成的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)信息包括標(biāo)示用戶屬性的用戶標(biāo)識、無線連接方式的類別信息和用戶使用網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為的日志信息；

所述日志信息包括用戶使用網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為對應(yīng)的時間信息和地點信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型采用以下方式獲?。?/p>

獲取用戶在預(yù)定時間內(nèi)使用的預(yù)定的無線連接方式的多個熱點的時間信息；

根據(jù)獲取的所述多個熱點的時間信息篩選出用戶常用熱點；

對所述常用熱點的使用時間規(guī)律進行特征處理，獲取具有時間規(guī)律性的特征向量和特征值；

根據(jù)獲取的所述特征向量、特征值以及預(yù)先訓(xùn)練的正負(fù)樣本，獲取所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取的所述多個熱點的時間信息篩選出用戶常用熱點步驟中，采用以下方式篩選出常用熱點：

根據(jù)每個熱點的時間信息計算獲取標(biāo)示每個熱點使用頻率的常用分值；

根據(jù)用戶使用的所有熱點的常用分值進行排序；

將處于高序位的熱點篩選出為用戶常用熱點。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個熱點的時間信息計算獲取標(biāo)示每個熱點使用頻率的常用分值，包括：

根據(jù)每個熱點的時間信息，獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)用戶使用預(yù)設(shè)熱點的天數(shù)和次數(shù)；

根據(jù)獲取的該熱點的天數(shù)和次數(shù)，計算獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的使用趨勢的變化系數(shù)；

根據(jù)獲取的預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的熱點使用天數(shù)計算獲取該熱點的使用天數(shù)的開方均值；

根據(jù)獲取的所述使用天數(shù)開方均值計算獲取時間衰減系數(shù)；

根據(jù)所述使用趨勢的變化系數(shù)、使用天數(shù)的開放均值以及時間衰減系數(shù)計算獲取該熱點的常用分值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述使用趨勢的變化系數(shù)、使用天數(shù)的開放均值以及時間衰減系數(shù)計算獲取該熱點的常用分值步驟中，所述常用分值frequency_score的采用以下方法計算：

$frequency\_score=\∂*D+\mathrm{\ϵ}$

其中，是所述使用趨勢的變化系數(shù)，D是使用天數(shù)的開放均值，ε是時間衰減系數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，在所述對所述常用熱點的使用時間規(guī)律進行特征處理，獲取具有時間規(guī)律性的特征向量和特征值步驟中，采用以下方式生成所述特征向量和特征值：

將預(yù)設(shè)時間內(nèi)的日期按照工作日和非工作日劃分；

將工作日和非工作日的每一天劃分為若干個時間段；

獲取某一常用熱點在工作日和非工作日之間的使用次數(shù)的比值、均值和方差的分類數(shù)據(jù)信息；

分別獲取該常用熱點在工作日和工作日中每個時間段的使用次數(shù)與該天使用次數(shù)的占比；

分別獲取該常用熱點在工作日和非工日中的任意兩個關(guān)鍵時間段之間的比值，所述關(guān)鍵時間段為主家庭時間段、工作時間段和次家庭時間段；

將上述獲取的數(shù)據(jù)生成特征向量和特征值。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，當(dāng)所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型包括家庭用熱點和工作用熱點兩種類型時，所述根據(jù)獲取的所述特征向量、特征值以及預(yù)先訓(xùn)練的正負(fù)樣本，獲取所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分 辨模型包括：

預(yù)先訓(xùn)練出家庭用熱點和工作用熱點的正負(fù)樣本；

將所述特征向量和正負(fù)樣本代入預(yù)設(shè)的邏輯回歸公式中，獲取網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型的參數(shù)；

將獲取的所述參數(shù)代入所述邏輯回歸公式，形成基于時間模式的網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，所述以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型，具體是：

以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息中熱點時間信息為依據(jù)；

將所述熱點時間信息對應(yīng)的特征向量代入所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型中；

所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型是與上述熱點時間信息相關(guān)的且具有參數(shù)的特征向量，根據(jù)代入的上述熱點時間對應(yīng)的特征向量則可識別判斷出該熱點是家庭用熱點或者工作用熱點。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，在所述以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型步驟之后，執(zhí)行下述操作：

根據(jù)識別出的用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型向用戶推送相應(yīng)信息。

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的方法，其特征在于，在所述以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型步驟之后，執(zhí)行下述操作：

根據(jù)識別出的用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型獲取用戶在當(dāng)前狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)；

根據(jù)獲取的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)向用戶推送相應(yīng)的安全操作信息。

12.一種識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)信息獲取單元，用于獲取用戶使用的無線連接方式的數(shù)據(jù)信息；

網(wǎng)絡(luò)熱點類型識別單元，用于以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型；所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型是基于所述用戶在預(yù)定時間使用網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)而生成的。

13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的裝置，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型識別單元包括：

時間信息獲取子單元，用于獲取用戶在預(yù)定時間內(nèi)使用的預(yù)定的無線連接方式的多個熱點的時間信息；

常用熱點獲取子單元，用于根據(jù)獲取的所述多個熱點的時間信息篩選出用戶常用熱點；

特征向量獲取子單元，用于對所述常用熱點的使用時間規(guī)律進行特征處理，獲取具有時間規(guī)律性的特征向量和特征值；

網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型獲取子單元，用于根據(jù)獲取的所述特征向量、特征值以及預(yù)先訓(xùn)練的正負(fù)樣本，獲取所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型。

14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的裝置，其特征在于，所述常用熱點獲取子單元包括：

常用分值計算子單元，用于根據(jù)每個熱點的時間信息計算獲取標(biāo)示每個熱點使用頻率的常用分值；

排序子單元，用于根據(jù)用戶使用的所有熱點的常用分值進行排序；

常用熱點篩選子單元，用于將處于高序位的熱點篩選出為用戶常用熱點。

15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的裝置，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型獲取子單元包括：

正負(fù)樣本訓(xùn)練子單元，用于預(yù)先訓(xùn)練出家庭用熱點和工作用熱點的正負(fù)樣本；

參數(shù)獲取子單元，用于將所述特征向量和正負(fù)樣本代入預(yù)設(shè)的邏輯回歸公式中，獲取網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型的參數(shù)；

形成子單元，用于將獲取的所述參數(shù)代入所述邏輯回歸公式，形成基于時間模式的網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型。

16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的裝置，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型識別單元具體包括：

時間信息獲取子單元，用于以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息中熱點時間信息為依據(jù)；

網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型代入子單元，用于將所述熱點時間信息對應(yīng)的特征 向量代入所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型中；

識別子單元，用于所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型是與上述熱點時間信息相關(guān)的且具有參數(shù)的特征向量，根據(jù)代入的上述熱點時間對應(yīng)的特征向量則可識別判斷出該熱點是家庭用熱點或者工作用熱點。

17.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：輸入設(shè)備、輸出設(shè)備、處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲識別用戶的網(wǎng)絡(luò)熱點類型的軟件程序，所述軟件程序在被所述處理器讀取執(zhí)行時，執(zhí)行如下操作：

獲取用戶使用的無線連接方式的數(shù)據(jù)信息；

以獲取的所述當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型識別所述用戶使用的無線連接方式的網(wǎng)絡(luò)熱點的類型；所述網(wǎng)絡(luò)熱點類型分辨模型是基于所述用戶在預(yù)定時間使用網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)而生成的。