一种异常设备的识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及异常设备处理
技术领域：
，特别是涉及一种异常设备的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：对于视频网站等网络平台，可能会存在一些虚假的设备，可以称为异常设备，这些设备通过伪造设备信息对视频播放或广告业务进行恶意点击，制造虚假的点击量。这会损害网络平台和广告主的权益。为了识别这些异常设备以进行拦截过滤，减小异常设备对造成的损失，需要对异常设备进行识别。传统的异常设备识别方法主要依赖于开发人员的专业经验，通过开发人员观察疑似异常设备的信息，并结合正常设备的信息，人工制定出异常设备的检测规则，进而采用该检测规则来识别异常设备。上述方法由于依赖于人员的专业经验，在进行异常设备识别时效率较低，并且由于人员需要时间进行数据分析，因此上述方法存在滞后性，导致异常设备识别的准确率不高。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种异常设备的识别方法、装置、电子设备及存储介质，以提高异常设备的识别效率及准确率。具体技术方案如下：第一方面，本发明实施例提供了一种异常设备的识别方法，所述方法包括：获取各待识别设备的设备信息；将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可选的，在所述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤之前，所述方法还包括：获取所述各待识别设备的定位信息；根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备其中，所述预设数量为预设区域范围内分布的正常设备的数量；基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备；所述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，包括：根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。可选的，所述基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备的步骤，包括：为每个目标设备分配序号及标识，其中，所述目标设备包括所述异常跳变设备及所述异常聚集设备；将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；确定每个标识所对应的目标设备的数量；将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。可选的，所述根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，包括：将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。可选的，所述基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数的步骤，包括：按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数，其中，所述频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。可选的，所述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，包括：将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集；将设备信息中包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。可选的，在所述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤之前，所述方法还包括：将出现次数低于第四预设值的设备信息去除；所述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤，包括：将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。第二方面，本发明实施例提供了一种异常设备的识别装置，所述装置包括：设备信息获取模块，用于获取各待识别设备的设备信息；出现次数排序模块，用于将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；频繁项集确定模块，用于基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合；异常设备确定模块，用于根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可选的，所述装置还包括：定位信息获取模块，用于在所述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备之前，获取所述各待识别设备的定位信息；异常跳变设备确定模块，用于根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；异常聚集设备确定模块，用于根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备，其中，所述预设数量为预设区域范围内分布的正常设备的数量；第一类异常设备确定模块，用于基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备；所述异常设备确定模块包括：第二类异常设备确定单元，用于根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；第一异常设备确定单元，用于根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。可选的，所述第一类异常设备确定模块包括：序号标识分配单元，用于为每个目标设备分配序号及标识，其中，所述目标设备包括所述异常跳变设备及所述异常聚集设备；连通体确定单元，用于将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；标识确定单元，用于将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；目标设备数量确定单元，用于确定每个标识所对应的目标设备的数量；第一类异常设备确定单元，用于将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。可选的，所述第一异常设备确定单元包括：高危异常设备确定子单元，用于将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；中危异常设备确定子单元，用于将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。可选的，所述频繁项集确定模块包括：频繁模式树构建单元，用于按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；频繁项集确定单元，用于扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数，其中，所述频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。可选的，所述异常设备确定模块包括：备选频繁项集确定单元，用于将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；异常频繁项集确定单元，用于将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集；第二异常设备确定单元，用于将设备信息中包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。可选的，所述装置还包括：设备信息去除模块，用于在所述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果之前，将出现次数低于第四预设值的设备信息去除；所述出现次数排序模块包括：出现次数排序单元，用于将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的异常设备的识别方法步骤。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述的异常设备的识别方法步骤。本发明实施例所提供的方案中，电子设备可以获取各待识别设备的设备信息；将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于不需要人工进行数据分析和规则制定，因此可以及时有效地识别异常设备，提高异常设备的识别效率及准确率。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例所提供的一种异常设备的识别方法的流程图；图2为基于图1所示实施例的第一类异常设备的一种确定方式的流程图；图3为图2所示实施例中步骤s204的一种具体流程图；图4为基于图3所示实施例的连通图的一种示意图；图5为基于图1所示实施例的频繁模式树的一种示意图；图6为图1所示实施例中步骤s104的一种具体流程图；图7为本发明实施例所提供的一种异常设备的识别装置的结构示意图；图8为本发明实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。为了提高异常设备的识别效率及准确率，本发明实施例提供了一种异常设备的识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。下面首先对本发明实施例所提供的一种异常设备的识别方法进行介绍。本发明实施例所提供的一种异常设备的识别方法可以应用于任意需要识别异常设备的电子设备，例如，可以为电脑、平板电脑、处理器等，在此不做具体限定，为了描述方便，以下简称电子设备。如图1所示，一种异常设备的识别方法，所述方法包括：s101，获取各待识别设备的设备信息；s102，将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；s103，基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数；其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合。s104，根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可见，本发明实施例所提供的方案中，电子设备可以获取各待识别设备的设备信息；将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于不需要人工进行数据分析和规则制定，因此可以及时有效地识别异常设备，提高异常设备的识别效率及准确率。在上述步骤s101中，电子设备可以获取各待识别设备的设备信息，其中，待识别设备即为可能为异常设备，需要进行识别的设备。一般待识别设备为多个。待识别设备的设备信息可以包括cpu(centralprocessingunit，处理器)型号、cpu核电压、传感器型号等信息，在此不做具体限定。在一种实施方式中，电子设备可以从各待识别设备的指纹签发日志中获取各待识别设备的设备信息。为了确定各设备信息出现的频度，电子设备获取各待识别设备的设备信息后，可以将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，以得到排序结果。由于异常设备为设备信息为伪造的设备信息，所以异常设备的设备信息相同的可能性很高，通过对设备信息按照出现次数进行排序可以获知设备信息的出现频率。例如，待识别设备a的设备信息包括信息a、信息b、信息c；待识别设备b的设备信息包括信息a、信息b、信息c、信息d；待识别设备c的设备信息包括信息a、信息c、信息d、信息e。那么各待识别设备的设备信息按照出现次数从高到低进行排序得到的排序结果即为信息a、信息c、信息b、信息d、信息e。其中，信息a和信息c的出现次数均为3次，二者顺序可以调换；信息b和信息d的出现次数均为2次，二者顺序可以调换。得到上述排序结果后，电子设备可以执行上述步骤s103，即基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数。其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合。也就是说，频繁项集是由多个维度的设备信息组成的集合。例如，上述例子中，信息a、信息b、信息c即为一个频繁项集。频繁项集的出现次数即为该频繁项集包括的设备信息的组合的出现次数，例如，待识别设备1的设备信息包括信息x、信息y、信息z；待识别设备2的设备信息包括信息x、信息y、信息z、信息s，那么，频繁项集信息x、信息y、信息z的出现次数即为2。在上述步骤s104中，电子设备便可以根据确定的频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于相同的设备信息越多，待识别设备越有可能是异常设备，所以，在一种实施方式中，电子设备可以将出现次数最多的频繁项集确定为异常设备对应的频繁项集，那么设备信息包括该频繁项集所包括的设备信息的待识别设备即为异常设备。在另一种实施方式中，由于可能有一些设备信息为大多数设备都具有的，那么为了避免将正常设备误识别为异常设备，电子设备可以确定所有频繁项集包括的设备信息的数量是否达到一定数量，例如，3个或4个等，如果达到该数量，将这样的频繁项确定为疑似异常设备对应的频繁项集。进而，再将其中出现次数最多的频繁项集确定为异常设备对应的频繁项集，那么设备信息包括该频繁项集所包括的设备信息的待识别设备即为异常设备。为了更准确地确定异常设备，作为本发明实施例的一种实施方式，在上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤之前，如图2所示，上述方法还可以包括：s201，获取所述各待识别设备的定位信息；电子设备可以获取各待识别设备的定位信息，其中，定位信息即为待识别设备在各时间点的位置信息。在一种实施方式中，电子设备可以从用户观影日志中获取各待识别设备的定位信息。s202，根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；由于移动速度过快或者移动距离过大的待识别设备为异常设备的可能性较高，所以电子设备获取各待识别设备的定位信息后，可以根据定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定各待识别设备中的异常跳变设备。作为一种实施方式，电子设备可以根据定位信息确定各待识别设备在设定时间段内移动的距离，例如，在1小时内内移动的距离、在半个小时内移动的距离、在45分钟内移动的距离等。进而，确定各待识别设备在设定时间段内移动的距离是否大于预设距离阈值。其中，该预设距离阈值可以根据正常设备的平均移动速度及设定时间段的时长等进行设定，例如，可以为300千米、200千米、180千米等。如果待识别设备在设定时间段内移动的距离大于预设距离阈值，说明该待识别设备移动速度过快，不符合实际，那么其便很有可能为异常设备，电子设备可以将其确定为第一类异常跳变设备。如果待识别设备在设定时间段内移动的距离不大于预设距离阈值，说明该待识别设备移动速度较为正常，符合实际，那么其为异常设备的可能较小。作为另一种实施方式，电子设备可以根据定位信息确定各待识别设备的移动速度，进而，确定各待识别设备的移动速度是否大于预设速度阈值。其中，该预设速度阈值可以根据正常设备的平均移动速度等进行设定，例如，可以为120米每秒、100米每秒、80米每秒等。如果待识别设备移动速度大于预设速度阈值，说明该待识别设备移动速度过快，不符合实际，那么其便很有可能为异常设备，电子设备可以将其确定为第二类异常跳变设备。如果待识别设备的移动速度不大于预设速度阈值，说明该待识别设备移动速度较为正常，符合实际，那么其为异常设备的可能较小。确定了上述第一类异常跳变设备及第二类异常跳变设备后，电子设备可以将第一类异常跳变设备确定为异常跳变设备，也可以将第二类异常跳变设备确定为异常跳变设备，还可以将第一类异常跳变设备和第二类异常跳变设备确定为异常跳变设备，这都是合理的，在此不做具体限定。s203，根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备；由于聚集度过高的待识别设备为异常设备的可能性较高，所以电子设备获取各待识别设备的定位信息后，可以根据定位信息及预设数量确定各待识别设备中的异常聚集设备。电子设备可以根据定位信息确定各待识别设备的位置，进而确定在设定区域范围内的待识别设备的数量，例如，在1平方米范围内的待识别设备的数量、在2平方米范围内的待识别设备的数量、在10平方米范围内的待识别设备的数量等。进而，确定一定区域范围内的待识别设备的数量是否大于预设数量。其中，该预设数量可以为预设区域范围内分布的正常设备的数量，其具体数值可以根据正常设备的聚集程度及预设区域范围的大小等进行设定，例如，可以为30个、20个、50个等。如果待识别设备在设定区域范围内的数量大于预设数量，说明待识别设备的聚集度过高，不符合实际，那么这些待识别设备便很有可能为异常设备，电子设备可以将这些待识别设备确定为异常聚集设备。如果待识别设备在设定区域范围内的数量不大于预设数量，说明待识别设备的聚集度不高，符合实际，那么其为异常设备的可能较小。需要说明的是，上述步骤s202及步骤s203的执行顺序并没有限制，可以先执行步骤s202，也可以先执行步骤s203，也可以同时执行步骤s202及步骤s203，这都是合理的。s204，基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备。为了从上述异常跳变设备和异常聚集设备中确定最有可能是异常设备的待识别设备，电子设备可以基于异常跳变设备及异常聚集设备确定第一类异常设备。在一种实施方式中，电子设备也可以将异常跳变设备和异常聚集设备中相同的设备确定为第一类异常设备，或者将异常跳变设备和异常聚集设备均确定为第一类异常设备。相应的，上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。电子设备可以根据上述频繁项集及其出现次数，确定可能为异常设备的待识别设备，作为第二类异常设备。进而，根据第一类异常设备及第二类异常设备，确定待识别设备中的异常设备。电子设备可以将第一类异常设备及第二类异常设备中相同的设备确定为异常设备，也可以将第一类异常设备及第二类异常设备均确定为异常设备。当然还可以采用其他方式确定异常设备，在此不做具体限定。可见，在本实施例中，电子设备可以获取各待识别设备的定位信息，基于定位信息确定第一类异常设备，进而，基于第一类异常设备及第二类异常设备确定异常设备，可以从多方面对异常设备进行识别，使得异常设备的识别准确率更高。作为本发明实施例的一种实施方式，如图3所示，上述基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备的步骤，可以包括：s301，为每个目标设备分配序号及标识；为了准确地从上述异常跳变设备及异常聚集设备中确定第一类异常设备，电子设备可以采用连通图算法确定第一类异常设备。首先电子设备可以为每个目标设备分配序号及标识。其中，目标设备包括上述异常跳变设备及异常聚集设备，序号与目标设备一一对应，标识与目标设备一一对应。序号即为1，2，3…n，n为正整数。标识的形式可以采用任意形式的标识，只要可以表示目标设备即可，例如，可以为文字、字母、字符等，在此不做具体限定。s302，将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；根据上述定位信息电子设备可以确定各待识别设备的位置，进而可以将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体。其中，第一预设值可以根据正常设备之间的距离等因素设定，例如，可以为1米、1.5米、2米等，在此不做具体限定。如图4所示，目标设备包括6个，序号分别为1-6，标识分别为t1-t6。如果序号为1的目标设备与序号为3的目标设备的距离小于第一预设值，那么便将序号为1的目标设备与序号为3的目标设备作为一个连通体。在图中可以用边将二者连接。s303，将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；接下来，电子设备可以将连通体中序号最小的目标设备的标识作为该连通体的标识。例如，对于序号为1的目标设备与序号为3的目标设备组成的连通体来说，该连通体的标识即为序号为1的目标设备的标识。电子设备可以按照该方式确定将所有连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化，便可以得到一个包括用边相连的连通体的连通图，该连通图表示了异常跳变设备及异常聚集设备的距离关系。例如，如图4所示，对于序号为2的目标设备与序号为5的目标设备组成的连通体来说，该连通体的标识即为序号为2的目标设备的标识；对于序号为4的目标设备与序号为6的目标设备组成的连通体来说，该连通体的标识即为序号为4的目标设备的标识，如果序号为2的目标设备与序号为4的目标设备的距离小于第一预设值，那么该4个目标设备即为一个连通体，该连通体的标识即为序号为2的目标设备的标识。s304，确定每个标识所对应的目标设备的数量；得到上述连通图后，电子设备便可以确定每个标识所对应的目标设备的数量。经过上述步骤s303的操作后，有些标识对应的目标设备的数量可能为0，而有些标识对用的目标设备的数量可能很多。例如，假设得到的连通图如图4所示，电子设备可以确定标识t1所对应的目标设备的数量为2，标识t2所对应的目标设备的数量为4。需要说明的是，图4所示的连通图只是一种示例，在实际应用中待识别设备的数量可能会很多，例如为几百个、几千个，图4中以6个为例是为了描述方便和清楚，并不能构成对本申请实施例中的待识别设备的数量的限定。s305，将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。由于同一标识对应的目标设备在空间上的距离较近，所以如果一个标识对应的目标设备的数量较多，那么说明这些目标设备是聚集在一起的，很可能为异常设备。所以电子设备可以判断每个标识所对应的目标设备的数量是否达到第二预设值。其中，第一预设值可以根据正常设备之间的距离等因素设定，例如，可以为30、40、100等，在此不做具体限定。如果某个标识所对应的目标设备的数量达到第二预设值，说明其对应的目标设备的聚集程度过高，不符合实际，那么电子设备便可以将该标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。可见，在本实施例中，电子设备可以根据各目标设备之间的距离构建连通体，进而确定第一类异常设备，采用该方式可以准确地确定第一类异常设备，进一步提高后续异常设备的识别准确率。作为本发明实施例的一种实施方式，上述根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。如果上述第一类异常设备中和第二类异常设备中包括相同的异常设备，那么说明这些相同的异常设备为实际异常设备的可能性极高，所以电子设备可以将第一类异常设备与第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备。除了上述高危异常设备，第一类异常设备和第二类异常设备包括的其他异常设备为实际异常设备的可能性也较高，所以电子设备可以将第一类异常设备与第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。可见，在本实施例中，电子设备可以将第一类异常设备与第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；将第一类异常设备与第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备，这样，通过对异常设备的等级进行评估，可以对不同危险性的异常设备进行记录，以便对不同危险性的异常设备进行有针对性地监控等处理。作为本发明实施例的一种实施方式，上述基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数的步骤，可以包括：按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数。为了便于确定频繁项集及其出现次数，电子设备可以构建频繁模式树。具体来说，电子设备首先可以将每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低进行顺序，进而按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树。其中，频繁模式树中的节点包括设备信息及其出现次数，一般频繁模式树中的根节点不包括任何设备信息。每个待识别设备的设备信息对应于该频繁模式树中的一条路径，该路径包括的节点即包括该待识别设备的设备信息及出现次数。举例来说，假设待识别设备的设备信息如下表所示：待识别设备设备信息设备s1p，r设备s2x，p，t，y，q设备s3p设备s4r，x，q设备s5p，r，x，t，y设备s6t，p，x，y，q上述表格中的设备信息按照出现次数从高到低的顺序进行排序得到的排序结果为p，x，y，t，q，r，出现次数分别为5、4、3、3、3。进而，电子设备可以按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树。具体来说，如图5所示，对于待识别设备s1来说，设备信息的排列顺序为p，r。那么电子设备便从根节点m开始，向下构建一个子节点m1，其包括设备信息p及其出现次数1，然后再构建子节点m1的子节点m2，其包括设备信息r及其出现次数1，对应于待识别设备s1的节点路径及构建完毕。对于待识别设备s2来说，设备信息的排列顺序为p，x，y，t，q，那么由于子节点m1包括设备信息p，所以不在构建设备信息p对应的子节点，而是将节点m1中设备信息p的出现次数增加1，然后构建子节点m1的子节点m3，其包括设备信息x及其出现次数1，再构建子节点m3的子节点m4，其包括设备信息y及其出现次数1，再构建子节点m4的子节点m5，其包括设备信息t及其出现次数1，再构建子节点m5的子节点m6，其包括设备信息q及其出现次数1，对应于待识别设备s2的节点路径及构建完毕。在构建设备信息s4对应的节点路径时，由于其设备信息的排列顺序为x，q，r，所以从根节点m开始向下构建新的子节点m8，其包括设备信息x及其出现次数1，再构建子节点m8的子节点m9，其包括设备信息q及其出现次数1，再构建子节点m9的子节点m10，其包括设备信息r及其出现次数1，对应于待识别设备s2的节点路径及构建完毕。其他待识别设备的设备信息所对应的节点路径也按照此过程依次构建，最终便可以得到如图5所示的频繁模式树。该频繁模式树包括根节点m，子节点m1-子节点m10，分别包括设备信息p、r、x、y、t、q、r、x、q、r，对应的出现次数分别为5、1、3、3、3、2、1、1、1、1。接下来，电子设备便可以扫描频繁模式树，进而确定频繁模式树中的频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。作为一种实施方式，电子设备可以采用fp-growth算法递归地找出频繁模式树中的频繁项集，以及其出现次数。可见，在本实施例中，电子设备可以按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，进而得到频繁模式树，进而扫描该频繁模式树，确定频繁模式树中的频繁项集及其出现次数，这样，可以快速地构建频繁模式树以及确定频繁模式树中的频繁项集及其出现次数，便于后续对异常设备进行识别。作为本发明实施例的一种实施方式，如图6所示，上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：s601，将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；由于包括设备信息的数量过少的频繁项集为异常设备对应的频繁项集的可能性较小，所以电子设备可以判断频繁项集包括设备信息的数量是否达到第三预设值。其中，第三预设值可以根据正常设备所包括的设备信息的种类及具体信息等因素确定，例如，可以为4、5、8等。如果频繁项集包括设备信息的数量达到第三预设值，说明该频繁项集为异常设备对应的频繁项集的可能性较高，所以电子设备可以将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集。s602，将出现次数达到预设次数的备选频繁项集确定为异常频繁项集；由于出现次数较少说明该频繁项集只是出现在少数待识别设备的设备信息中，即使其包括的设备信息的数量很多，该频繁项集为异常设备对应的频繁项集的可能性也不是很高，所以电子设备可以判断备选频繁项集的出现次数是否达到预设次数。其中，预设次数可以根据正常设备所包括的设备信息的出现次数等因素确定，例如，可以为10、12、15等。如果备选频繁项集的出现次数达到预设次数，说明该备选频繁项集为异常设备对应的频繁项集的可能性很高，所以电子设备可以将出现次数达到预设次数的备选频繁项集确定为异常频繁项集。s603，将设备信息包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。进而，电子设备在确定异常频繁项集后，便可以将设备信息包括异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。可见，在本实施例中，电子设备可以将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集，将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集，进而将设备信息包括异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。这样，电子设备可以尽可能准确地识别异常设备，提高异常设备的识别准确率。作为本发明实施例的一种实施方式，在上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤之前，上述方法还可以包括：将出现次数低于第四预设值的设备信息去除。由于出现次数较低的设备信息为异常设备的设备信息的可能性较小，所以为了减少后续处理的数据量，提高识别效率，电子设备可以将出现次数低于第四预设值的设备信息去除。其中，第四预设值可以根据正常设备的设备信息的出现频率等因素设定，例如，可以为1、3、5等，在此不做具体限定。相应的，上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤，可以包括：将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。电子设备将出现次数低于第四预设值的设备信息去除后，便可以将去除后的各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，进而得到排序结果。可见，在本实施例中，在上述将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤之前，电子设备可以将出现次数低于第四预设值的设备信息去除，这样可以减少后续处理的数据量，提高异常设备的识别效率。相应于上述异常设备的识别方法，本发明实施例还提供了一种异常设备的识别装置。下面对本发明实施例所提供的一种异常设备的识别装置进行介绍。如图7所示，一种异常设备的识别装置，其特征在于，所述装置包括：设备信息获取模块710，用于获取各待识别设备的设备信息；出现次数排序模块720，用于将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；频繁项集确定模块730，用于基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数；其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合。异常设备确定模块740，用于根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可见，本发明实施例所提供的方案中，电子设备可以获取各待识别设备的设备信息；将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于不需要人工进行数据分析和规则制定，因此可以及时有效地识别异常设备，提高异常设备的识别效率及准确率。作为本发明实施例的一种实施方式，上述装置还可以包括：定位信息获取模块(图7中未示出)，用于在所述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备之前，获取所述各待识别设备的定位信息；异常跳变设备确定模块(图7中未示出)，用于根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；异常聚集设备确定模块(图7中未示出)，用于根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备，其中，所述预设数量为预设区域范围内分布的正常设备的数量；第一类异常设备确定模块(图7中未示出)，用于基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备；上述异常设备确定模块740可以包括：第二类异常设备确定单元(图7中未示出)，用于根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；第一异常设备确定单元(图7中未示出)，用于根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述第一类异常设备确定模块可以包括：序号标识分配单元(图7中未示出)，用于为每个目标设备分配序号及标识，其中，所述目标设备包括所述异常跳变设备及所述异常聚集设备；连通体确定单元(图7中未示出)，用于将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；标识确定单元(图7中未示出)，用于将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；目标设备数量确定单元(图7中未示出)，用于确定每个标识所对应的目标设备的数量；第一类异常设备确定单元，用于将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述第一异常设备确定单元可以包括：高危异常设备确定子单元(图7中未示出)，用于将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；中危异常设备确定子单元(图7中未示出)，用于将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述频繁项集确定模块730可以包括：频繁模式树构建单元(图7中未示出)，用于按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；频繁项集确定单元(图7中未示出)，用于扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数。其中，所述频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。作为本发明实施例的一种实施方式，上述异常设备确定模块740可以包括：备选频繁项集确定单元(图7中未示出)，用于将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；异常频繁项集确定单元(图7中未示出)，用于将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集；第二异常设备确定单元(图7中未示出)，用于将设备信息中包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述装置还可以包括：设备信息去除模块(图7中未示出)，用于在所述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果之前，将出现次数低于第四预设值的设备信息去除；上述出现次数排序模块720可以包括：出现次数排序单元(图7中未示出)，用于将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，电子设备可以包括处理器801、通信接口802、存储器803和通信总线804，其中，处理器801，通信接口802，存储器803通过通信总线804完成相互间的通信，存储器803，用于存放计算机程序；处理器801，用于执行存储器803上所存放的程序时，实现如下步骤：获取各待识别设备的设备信息；将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数；其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合。根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可见，本发明实施例所提供的方案中，电子设备可以获取各待识别设备的设备信息；将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于不需要人工进行数据分析和规则制定，因此可以及时有效地识别异常设备，提高异常设备的识别效率及准确率。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。作为本发明实施例的一种实施方式，在上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤之前，上述方法还可以包括：获取所述各待识别设备的定位信息；根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备；其中，所述预设数量为预设区域范围内分布的正常设备的数量；基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备；上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备的步骤，可以包括：为每个目标设备分配序号及标识，其中，所述目标设备包括所述异常跳变设备及所述异常聚集设备；将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；确定每个标识所对应的目标设备的数量；将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数的步骤，可以包括：按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数。其中，所述频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。作为本发明实施例的一种实施方式，上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集；将设备信息中包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，在上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤之前，上述方法还可以包括：将出现次数低于第四预设值的设备信息去除；上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤，可以包括：将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取各待识别设备的设备信息；将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数；其中，所述频繁项集为多个不同的设备信息的集合。根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备。可见，本发明实施例所提供的方案中，计算机程序被处理器执行时，可以获取各待识别设备的设备信息；将各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果；基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数，其中，频繁项集为多个不同的设备信息的集合；根据频繁项集及其出现次数，确定待识别设备中的异常设备。由于不需要人工进行数据分析和规则制定，因此可以及时有效地识别异常设备，提高异常设备的识别效率及准确率。作为本发明实施例的一种实施方式，在上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤之前，上述方法还可以包括：获取所述各待识别设备的定位信息；根据所述定位信息及预设距离阈值和/或预设速度阈值，确定所述各待识别设备中的异常跳变设备；根据所述定位信息及预设数量，确定所述各待识别设备中的异常聚集设备；其中，所述预设数量为预设区域范围内分布的正常设备的数量；基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备；上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的第二类异常设备；根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述基于所述异常跳变设备及所述异常聚集设备，确定第一类异常设备的步骤，可以包括：为每个目标设备分配序号及标识，其中，所述目标设备包括所述异常跳变设备及所述异常聚集设备；将距离小于第一预设值的目标设备作为一个连通体；将所述连通体中序号最小的目标设备的标识作为所述连通体的标识，直到所有连通体的标识不发生变化；确定每个标识所对应的目标设备的数量；将所述数量达到第二预设值的标识所对应的目标设备确定为第一类异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述根据所述第一类异常设备及所述第二类异常设备，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中相同的异常设备确定为高危异常设备；将所述第一类异常设备与所述第二类异常设备中不同的异常设备确定为中危异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，上述基于每个待识别设备的设备信息的排序结果，确定频繁项集及其出现次数的步骤，可以包括：按照每个待识别设备的设备信息的出现次数从高到低的顺序，从根节点向下构建子节点，得到频繁模式树；扫描所述频繁模式树，确定所述频繁模式树中的频繁项集及其出现次数。其中，所述频繁项集为包括多个不同的设备信息的节点的集合。作为本发明实施例的一种实施方式，上述根据所述频繁项集及其出现次数，确定所述待识别设备中的异常设备的步骤，可以包括：将包括设备信息的数量达到第三预设值的频繁项集确定为备选频繁项集；将出现次数达到预设次数的备选频频繁项集确定为异常频繁项集；将设备信息中包括所述异常频繁项集对应的设备信息的待识别设备确定为异常设备。作为本发明实施例的一种实施方式，在上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤之前，上述方法还可以包括：将出现次数低于第四预设值的设备信息去除；上述将所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果的步骤，可以包括：将去除后的所述各待识别设备的设备信息按照出现次数进行排序，得到排序结果。需要说明的是，对于上述装置、电子设备及计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。进一步需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。当前第1页12