CN111327721B - Ip地址定位方法及装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种IP地址定位方法及装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取定位模型，其中，定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；将待查询IP地址输入至定位模型，以确定待查询IP地址所属的地域。本发明解决了由于相关技术中依赖通过暴力查询IP地址所属地区，而导致搜索速度慢的技术问题。

Description

IP地址定位方法及装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种IP地址定位方法及装置、存储介质及电子装置。

背景技术

在相关数据的查询中，一般都是在数据库中直接进行目标数的查询，即暴力查询。而相对于在大型数据库中，因为大型数据库中的数据量大，所以暴力查询的检索时间就会变长。

例如，在广告数据中每个用户都会有一个IP地址，在广告数据的日常维护中，需要对广告***产生的大批日志进行地域的分析和查询，当广告***获取到广告数据之后需要将IP地址转换为具体的省和市，比如IP地址112.0.20.29，在经过编码程序转换之后为“1879053341”，然后通过这个值取出对应的地址“江苏省盐城市”，进而对目标用户进行分析，查看并分析目标用户的相同特征。

相关技术中采用的是将所有的IP地址库作为一个数据库进行存储，然后直接进行IP地址的暴力查询，但是由于IP地址的数量庞大，导致数据库的数据量也相当庞大，因此需要将每个IP都进行搜索耗费时间较长。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种IP地址定位方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中依赖通过暴力查询IP地址所属地区，而导致搜索速度慢的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种IP地址定位方法，包括：获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域。

进一步地，获取定位模型包括：获取定位模型包括：确定训练数据集中训练IP地址段的地域数值，其中，所述训练IP地址段中包括训练IP地址；确定多个所述训练IP地址分别对应的训练IP数值；根据所述地域数值以及多个所述训练IP数值对预设模型进行训练，以得到所述定位模型。

进一步地，获取训练数据集中训练IP地址段的地域数值包括：获取所述训练IP地址段中的训练IP地址范围；根据所述训练IP地址范围确定所述地域数值。

进一步地，根据所述训练IP地址范围确定所述地域数值包括：根据预设数据库中的预设数据类型将所述训练IP地址范围转换为所述地域数值；

获取所述训练IP地址对应的训练IP数值包括：根据预设数据库将所述训练IP地址转换为预设数据类型，以得到所述训练IP数值。

进一步地，所述预设模型包括KNN模型；其中，根据所述训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值，对预设模型进行训练包括：对所述训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值进行归一化处理，得到网络参数；根据所述网络参数对所述KNN模型进行参数进行调整，得到所述定位模型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种IP地址定位装置，包括：获取单元，用于获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；确定单元，用于将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域。

进一步地，所述获取单元包括：第一确定模块，用于确定训练数据集中训练IP地址段的地域数值，其中，所述训练IP地址段中包括训练IP地址；第二确定模块，用于确定多个所述训练IP地址分别对应的训练IP数值；训练模块，用于根据所述地域数值以及多个所述训练IP数值对预设模型进行训练，以得到所述定位模型。

进一步地，所述第一确定模块包括：获取子模块，用于获取所述训练IP地址段中的训练IP地址范围；确定子模块，用于根据所述训练IP地址范围确定所述地域数值。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行如上所述的ip地址定位方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器通过所述计算机程序执行如上所述的ip地址定位方法。

在本发明实施例中，采用获取根据IP地址的IP数值训练等得到的定位模型，将待查询IP地址输入至定位模型，来确定待查询IP地址所属的地域，能够提高IP地址的定位速度。进而解决了相关技术中依赖通过暴力查询IP地址所属地区，而导致搜索速度慢的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的一种可选的IP地址定位方法的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的IP地址定位装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的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。

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。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种IP地址定位方法，如图1所示，该方法包括：

S102，获取定位模型，其中，定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；

S104,将待查询IP地址输入至定位模型，以确定待查询IP地址所属的地域。

在本实施例中，IP数值是IP地址在数据库中的一种存储形式，例如获取到日志数据中的IP地址字段后，将IP地址按照预设数值类型转换为IP数值。例如，日志数据中包括的IP地址1.2.111.111的IP数值为16777343，IP地址段1.2.128.0到1.2.255.255的地域数值为1764000000，1764000000代表的是“泰国，全球”。在本实施例中，是向定位模型中输入待查询IP地址，直接确定待查询IP地址所属的地域。

在本实施例中，通过对IP地址以及IP地址所属的地域进行数值化处理，来对定位模型进行训练，然后通过训练完成的定位模型来确定待查询IP地址所属的地域。

需要说明的是，通过获取根据IP地址的IP数值训练等得到的定位模型，将待查询IP地址输入至定位模型，来确定待查询IP地址所属的地域，能够提高IP地址的定位速度。进而解决了相关技术中依赖通过暴力查询IP地址所属地区，而导致搜索速度慢的技术问题。

可选地，在本实施例中，获取定位模型包括但不限于：确定训练数据集中训练IP地址段的地域数值，其中，训练IP地址段中包括训练IP地址；确定多个训练IP地址分别对应的训练IP数值；根据地域数值以及多个训练IP数值对预设模型进行训练，以得到定位模型。

在具体的应用场景中，确定训练IP地址段为1.2.128.0到1.2.255.255，确定训练IP地址段的地域数值为1764000000，该训练IP地址段中包括若干训练IP地址，选取预设数量个训练IP地址，确定预设数量个训练IP地址分别对应的IP数值，每个训练IP地址对应一个训练IP数值，例如IP地址1.2.111.111的IP数值为16777343。然后根据训练IP地址段的地域数值1764000000以及多个训练IP数值来对预设模型进行训练，对预设模型的网络参数进行调整，以得到定位模型。

可选地，在本实施例中，获取训练数据集中训练IP地址段的地域数值包括：获取训练IP地址段中的训练IP地址范围；根据训练IP地址范围确定地域数值。

在一个例子中，选取一个预先确定有地域的IP地址段作为训练IP地址段，例如选取地域为“泰国，全球”的IP地址段为训练IP地址段，其中，“泰国，全球”的IP地址段为1.2.128.0到1.2.255.255，然后确定训练IP地址段的地域数值为1764000000。

可选地，在本实施例中，根据训练IP地址范围确定地域数值包括：根据预设数据库中的预设数据类型将训练IP地址范围转换为地域数值；具体的，在一个例子中，获取广告日志数据中的IP地址段，对IP地址进行IP地址处理函数INET_ATON后，将IP地址转换为预设数据类型，将IP地址段“1.2.128.0到1.2.255.255”转换为地域数值1764000000。

获取训练IP地址对应的训练IP数值包括：根据预设数据库将训练IP地址转换为预设数据类型，以得到训练IP数值。具体的，IP地址1.2.111.111INET_ATON处理并转换为预设数据类型，得到IP数值为16777343。

可选地，在本实施例中，预设模型包括KNN模型；其中，根据训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值，对预设模型进行训练包括但不限于：对训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值进行归一化处理，得到网络参数；根据网络参数对KNN模型进行参数进行调整，得到定位模型。

具体的，在本实施例中通过K近邻算法进行IP地址的地域预测，其中，基于KNN算法创建预设模型,然后确定训练数据集，训练数据集中包括IP地址段的地域数值以及训练IP数值，对IP地址段的地域数值以及训练IP数值进行归一化处理，然后使用网格参数对K近邻算法进行参数调整，以得到训练完成的定位模型的参数，得到定位模型。

通过本实施例，采用获取根据IP地址的IP数值训练等得到的定位模型，将待查询IP地址输入至定位模型，来确定待查询IP地址所属的地域，能够提高IP地址的定位速度。进而解决了相关技术中依赖通过暴力查询IP地址所属地区，而导致搜索速度慢的技术问题。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述IP地址定位方法的IP地址定位装置，如图2所示，该装置包括：

1)获取单元20，用于获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；

2)确定单元22，用于将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域。

可选地，在本实施例中，所述获取单元20包括：

1)第一确定模块，用于确定训练数据集中训练IP地址段的地域数值，其中，所述训练IP地址段中包括训练IP地址；

2)第二确定模块，用于确定多个所述训练IP地址分别对应的训练IP数值；

3)训练模块，用于根据所述地域数值以及多个所述训练IP数值对预设模型进行训练，以得到所述定位模型。

可选地，在本实施例中，所述第一确定模块包括：

1)获取子模块，用于获取所述训练IP地址段中的训练IP地址范围；

2)确定子模块，用于根据所述训练IP地址范围确定所述地域数值。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行如上所述的IP地址定位方法。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S1，获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；

S2，将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器通过所述计算机程序执行如上所述的IP地址定位方法。

可选地，在本实施例中，存储器被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S1，获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址的IP数值训练得到的；

S2，将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种IP地址定位方法，其特征在于，包括：

获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址段的地域数值以及多个IP地址分别对应的IP数值训练得到的，所述IP地址段包括多个所述IP地址；

将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域；

其中，获取定位模型包括：

获取所述训练IP地址段中的训练IP地址范围，其中，所述训练IP地址段中包括训练IP地址；

根据预设数据库中的预设数据类型将所述训练IP地址范围转换为所述地域数值；

根据预设数据库将所述训练IP地址转换为预设数据类型，以得到所述训练IP数值；

根据所述地域数值以及多个所述训练IP数值对预设模型进行训练，以得到所述定位模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括KNN模型；

其中，根据所述训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值，对预设模型进行训练包括：

对所述训练IP地址所属地域的地域数值，以及所属地域中多个训练IP地址分别对应的训练IP数值进行归一化处理，得到网络参数；

根据所述网络参数对所述KNN模型进行参数进行调整，得到所述定位模型。

3.一种IP地址定位装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取定位模型，其中，所述定位模型是根据IP地址段的地域数值以及多个IP地址分别对应的IP数值训练得到的，所述IP地址段包括多个所述IP地址；

确定单元，用于将待查询IP地址输入至所述定位模型，以确定所述待查询IP地址所属的地域；

所述获取单元包括：

获取子模块，用于获取所述训练IP地址段中的训练IP地址范围其中，所述训练IP地址段中包括训练IP地址；

确定子模块，用于根据预设数据库中的预设数据类型将所述训练IP地址范围转换为所述地域数值；

第二确定模块，用于根据预设数据库将所述训练IP地址转换为预设数据类型，以得到所述训练IP数值；

训练模块，用于根据所述地域数值以及多个所述训练IP数值对预设模型进行训练，以得到所述定位模型。

4.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行所述权利要求1至2任一项中所述的IP地址定位方法。

5.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器通过所述计算机程序执行所述权利要求1至2任一项所述的IP地址定位方法。

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