【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文本处理，特别是涉及一种关联设备的确定方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前，在庞大的用户设备体系中，为了掌握各种用户的设备及应用程序使用情况，采用软件开发工具包sdk将设备中各个app的安装信息及使用情况信息上传到数据库中，其中不免有同一用户使用的不同的新、老设备，且每个用户的设备与使用情况信息均不同，导致对海量设备的后续使用情况分析具有较大难度，因此如何根据设备的后续使用情况确定设备之间的关系是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于，提供一种关联设备的确定方法、装置、设备及介质，以确定出后续使用情况具有关联关系的设备，有利于对关联设备的后续分析以及推荐符合设备使用情况的推送信息。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种关联设备的确定方法，包括以下步骤：
3、将给定的第一设备内的目标app的目标使用记录文本输入至预设的大语言模型中，生成第一使用情况预测文本。
4、将给定的第二设备内的目标app的目标使用记录文本输入至预设的大语言模型中，生成第二使用情况预测文本；所述第一设备和所述第二设备是根据预设的分类规则确定的。
5、获取所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度。
6、当所述文本相似度大于预设的文本相似度阈值时，确定所述第一设备和所述第二设备为目标app对应的关联设备。
7、进一步的，根据预设的分类规则确定所述第一设备和所述第二设备，包括以下步骤：
8、接收给定的初始设备内目标app的目标使用记录文本和所述初始设备对应的关键app安装数量；所述关键app安装数量是指所述初始设备内安装过的所有app的数量。
9、根据预设的字符数量权重和预设的安装数量权重，对所述初始设备内目标app的目标使用记录文本的字符数量和关键app安装数量进行加权和的计算，得到初始设备的优先级。
10、当所述初始设备的优先级大于预设优先级阈值时，确定所述初始设备为第一设备，反之，确定初始设备为第二设备。
11、进一步的，所述第一使用情况预测文本和第二使用情况预测文本为采用相同的预测文本模板生成的格式一致的预测文本。
12、进一步的，所述获取所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度，包括以下步骤：
13、根据所述预测文本模板中的若干目标位置，从第一使用情况预测文本中获取若干目标位置对应的若干第一预测值，并从第二使用情况预测文本中获取若干目标位置对应的若干第二预测值；所述目标位置是指所述预测文本模板中存在缺失值的位置。
14、获取每一目标位置对应的目标比值；所述目标位置对应的目标比值是指所述目标位置对应的第一预测值和所述目标位置对应的第二预测值中的最小值与最大值的比值。
15、根据给定的每一目标位置对应的位置权重，对若干个目标比值和若干个位置权重进行加权和的计算，获取到所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度。
16、进一步的，所述方法还包括以下步骤：
17、将给定的第一设备内的目标app的原始使用记录文本与给定的记录文本模板进行比对，判断所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本是否存在数据缺失。
18、当所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本不存在数据缺失时，将所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本确定为所述第一设备内的目标app的目标使用记录文本。
19、当所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本存在数据缺失时，将所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本输入至训练好的目标神经网络模型中，获取到所述第一设备内的目标app的目标使用记录文本。
20、根据本专利技术的第二方面，提供了一种关联设备的确定装置，所述装置包括：
21、第一生成模块，用于将给定的第一设备内的目标app的目标使用记录文本输入至预设的大语言模型中，生成第一使用情况预测文本。
22、第二生成模块，用于将给定的第二设备内的目标app的目标使用记录文本输入至预设的大语言模型中，生成第二使用情况预测文本；所述第一设备和所述第二设备是根据预设的分类规则确定的。
23、第一获取模块，用于获取所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度。
24、第一确定模块，用于当所述文本相似度大于预设的文本相似度阈值时，确定所述第一设备和所述第二设备为目标app对应的关联设备。
25、进一步的，还包括分类模块，所述分类模块包括：
26、接收模块，用于接收给定的初始设备内目标app的目标使用记录文本和所述初始设备对应的关键app安装数量；所述关键app安装数量是指所述初始设备内安装过的所有app的数量。
27、第一计算模块，用于根据预设的字符数量权重和预设的安装数量权重，对所述初始设备内目标app的目标使用记录文本的字符数量和关键app安装数量进行加权和的计算，得到初始设备的优先级。
28、第二确定模块，用于当所述初始设备的优先级大于预设优先级阈值时，确定所述初始设备为第一设备，反之，确定初始设备为第二设备。
29、进一步的，所述第一使用情况预测文本和第二使用情况预测文本为采用相同的预测文本模板生成的格式一致的预测文本。
30、进一步的，所述第一获取模块包括：
31、第二获取模块，用于根据所述预测文本模板中的若干目标位置，从第一使用情况预测文本中获取若干目标位置对应的若干第一预测值，并从第二使用情况预测文本中获取若干目标位置对应的若干第二预测值；所述目标位置是指所述预测文本模板中存在缺失值的位置。
32、第三获取模块，用于获取每一目标位置对应的目标比值；所述目标位置对应的目标比值是指所述目标位置对应的第一预测值和所述目标位置对应的第二预测值中的最小值与最大值的比值。
33、第二计算模块，用于根据给定的每一目标位置对应的位置权重，对若干个目标比值和若干个位置权重进行加权和的计算，获取到所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度。
34、进一步的，所述方法还包括预处理模块，所述预处理模块包括：
35、判断模块，用于将给定的第一设备内的目标app的原始使用记录文本与给定的记录文本模板进行比对，判断所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本是否存在数据缺失。
36、第三确定模块，用于当所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本不存在数据缺失时，将所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本确定为所述第一设备内的目标app的目标使用记录文本。
37、第四获取模块，用于当所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本存在数据缺失时，将所述第一设备内的目标app的原始使用记录文本输入至训练好的目标神经网络模型中，获取到所述第一设备内的目标a本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种关联设备的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，根据预设的分类规则确定所述第一设备和所述第二设备，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述第一使用情况预测文本和第二使用情况预测文本为采用相同的预测文本模板生成的格式一致的预测文本。
4.根据权利要求3所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述获取所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
6.一种关联设备的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的关联设备的确定装置，其特征在于，还包括分类模块，所述分类模块包括：
8.根据权利要求6所述的关联设备的确定装置，其特征在于，所述第一使用情况预测文本和第二使用情况预测文本为采用相同的预测文本模板生成的格式一致的预测文本。
9.根据权利要求8所述的关联设备的确定
10.根据权利要求6所述的关联设备的确定装置，其特征在于，所述装置还包括预处理模块，所述预处理模块包括：
11.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的关联设备的确定方法。
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的关联设备的确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种关联设备的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，根据预设的分类规则确定所述第一设备和所述第二设备，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述第一使用情况预测文本和第二使用情况预测文本为采用相同的预测文本模板生成的格式一致的预测文本。
4.根据权利要求3所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述获取所述第一使用情况预测文本和所述第二使用情况预测文本的文本相似度，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的关联设备的确定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
6.一种关联设备的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的关联设备的确定装置，其特征在于，还包括分类模块，所述分类模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁凯，沈淑娴，许世杰，叶新江，
申请(专利权)人：每日互动股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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