[发明专利]欺诈电话识别方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 201711491653.4 | 申请日: | 2017-12-30 |
公开(公告)号: | CN109995924A | 公开(公告)日: | 2019-07-09 |
发明(设计)人: | 刘阳;翁先正;徐腾;罗秀;邓先晖;马国彬;许海泉;康丽;尚杰 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团贵州有限公司;中国移动通信集团公司 |
主分类号: | H04M1/663 | 分类号: | H04M1/663;H04W12/12 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人: | 彭琼 |
地址: | 550001 贵州省贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 训练模型 二分类 黑名单号码 数据特征 欺诈 电话识别 通话数据 用户通话 标识判断 直接识别 客户端 统计 | ||
1.一种欺诈电话识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取用户的基础通话数据;
将所述基础通话数据进行统计及计算,生成与用户通话的各电话号码及其数据特征;
从所述与用户通话的各电话号码中选出多个已知的黑名单号码及多个已知的非黑名单号码;
建立二分类训练模型,将所述多个已知的黑名单号码的数据特征与所述多个已知的非黑名单号码的数据特征输入所述二分类训练模型内,训练所述二分类训练模型,以得到经过训练的二分类训练模型;及
将与用户通话的新号码的数据特征输入所述经过训练的二分类训练模型内,以识别该新号码是否是欺诈电话。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基础通话数据包括日期、主叫号码、被叫号码、响铃时间、通话时长、挂机方向中的一个或多个。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据特征包括第一特征及/或第二特征及/或第三特征,所述第一特征是将所述基础通话数据进行统计后得到的第一预定时长内的用户通话的数据特征;所述第二特征是基于第一特征和第二特征的业务逻辑含义,将至少两个第一特征及/或第二特征进行计算得到的第一预定时长内的用户通话的数据特征;所述第三特征是基于第一特征、第二特征和第三特征的业务逻辑含义,将至少两个所述第一特征及/或所述第二特征及/或第三特征进行计算得到的第二预定时长内的用户通话的数据特征。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一特征包括如下项中的一个或多个:第一预定时长内用户的呼出响铃次数、第一预定时长内用户的呼出响铃时长、第一预定时长内用户的呼出响铃用户数、第一预定时长内用户的呼入响铃次数、第一预定时长内用户的呼入响铃时长、第一预定时长内用户的呼入响铃用户数、第一预定时长内用户的主叫通话次数、第一预定时长内用户的主叫通话时长、第一预定时长内用户的主叫通话用户数、第一预定时长内用户的被叫通话次数、第一预定时长内用户的被叫通话时长、第一预定时长内用户的被叫通话用户数、第一预定时长内用户的响铃主动挂机次数、第一预定时长内用户的响铃被动挂机次数、第一预定时长内用户的通话主动挂机次数、第一预定时长内用户的通话被动挂机次数、第一预定时长内用户的主叫最大通话时长、第一预定时长内用户的被叫最大通话时长。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第二特征包括如下项中的一个或多个:平均主叫时长、平均呼出未通话响铃时长、呼出失败率、呼出被挂率、呼出频次、响铃用户多样性、通话用户多样性、整体用户多样性、呼入成功率、主动呼出率、被叫平均时长、主叫通话时长占有率及主动挂机率。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第三特征包括如下项中的一个或多个:第二预定时长内主叫通话次数求和、第二预定时长内活跃天数、第二预定时长内平均主叫次数、第二预定时长内主叫次数方差、第二预定时长内响铃被挂机次数求和、第二预定时长内平均响铃被挂机次数、第二预定时长内响铃被挂机次数方差、第二预定时长内主叫通话时长求和、第二预定时长内平均通话时长、第二预定时长内通话时长方差、第二预定时长内呼出频次求和、第二预定时长内平均呼出频次、第二预定时长内呼出频次求方差、第二预定时长内最大通话时长、第二预定时长内最大呼出次数、第二预定时长内响铃未通话时长求和、第二预定时长内平均呼出未通知时长、第二预定时长内呼出未通话方差、第二预定时长内呼出失败率求和、第二预定时长内平均呼出失败率、第二预定时长内呼出失败率求方差、第二预定时长内呼出被挂率求和、第二预定时长内平均呼出被挂率、第二预定时长内呼出被挂率求方差、第二预定时长内呼出响铃未接通总用户数、第二预定时长内平均呼出响铃未接通用户数、第二预定时长内呼出响铃未接通用户数求方差、第二预定时长内主叫通话用户数、第二预定时长内平均通话用户数、第二预定时长内通话用户数求方差、第二预定时长内响铃用户数多样性求和、平均第二预定时长内响铃用户多样性、第二预定时长内响铃用户多样性求方差、第二预定时长内通话用户多样性求和、平均第二预定时长内通话用户多样性、第二预定时长内通话用户多样性求方差、第二预定时长内用户整体多样性求和、平均用户整体多样性求和、第二预定时长内用户整体多样性求方差。
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