[发明专利]一种识别电话号码的方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种识别电话号码的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户通话行为数据和用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息；其中获取用户通话行为数据包括：获取预设时间段内的所有发起过呼叫请求的电话号码的用户通话行为数据，或者获取所有发起过呼叫请求的电话号码在预设时间段内的用户通话行为数据；

对所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息，采用机器学习算法进行模型训练，得到骚扰电话模型；

对所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息进行数据分析，得到属性筛选模型，所述属性筛选模型用于表示确定电话号码的属性的标准；

根据所述骚扰电话模型和所述属性筛选模型，对发起新呼叫请求的电话号码进行属性识别，得到每个发起新呼叫请求的电话号码的属性；

所述对所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息，采用机器学习算法进行模型训练，得到骚扰电话模型，包括：

对所述用户通话行为数据和所述通话行为数据中所有电话号码的属性信息进行分类整理，获得所述用户通话行为数据中的每个电话号码的通话行为特征和属性特征；对所述通话行为特征进行数据清洗，得到所述清洗后的通话行为特征；对所述清洗后的通话行为特征进行特征提取，得到选择后的通话行为特征；所述数据清洗包括：检查数据一致性、处理无效值和缺失值；所述特征提取包括：特征选择和降维；

对所述选择后的通话行为特征和所述属性特征，采用机器学习算法进行模型训练，得到所述骚扰电话模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述骚扰电话模型和所述属性筛选模型，对发起新呼叫请求的电话号码进行属性识别，得到每个发起新呼叫请求的电话号码的属性，包括：

根据所述骚扰电话模型，对发起新呼叫请求的电话号码进行类型预测，得到发起新呼叫请求的电话号码的预测类型；其中，所述预测类型为骚扰电话或非骚扰电话；

根据所述属性筛选模型，对发起新呼叫请求的电话号码中预测类型为骚扰电话的电话号码进行属性识别，得到预测类型为骚扰电话的电话号码的属性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息进行数据分析，得到属性筛选模型，包括：

从所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息中选择分类参数，根据所述分类参数建立属性筛选模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户通话行为数据和所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息，采用机器学习算法进行模型训练，得到骚扰电话模型，包括：

对所述用户通话行为数据进行分类整理，得到用户通话行为数据中每个电话号码的通话行为特征，其中，所述通话行为特征包括以下至少一项：历史主叫次数、历史主叫通话时长、历史被叫次数、历史被叫通话时长、被接听次数、未被接听次数；

对所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息进行分类整理，得到用户通话行为数据中每个电话号码的属性特征；其中，所述属性特征是：骚扰电话、快递送餐电话、企业电话、被拒听电话、优先接听电话、中间号电话或常用联系人电话；

对所述用户通话行为数据中每个电话号码的通话行为特征和属性特征，采用机器学习算法进行模型训练，得到所述骚扰电话模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息进行分类整理，得到用户通话行为数据中每个电话号码的属性特征，包括：

根据所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息，获得所述用户通话行为数据中每个电话号码的N个待定属性；其中，N为大于或等于1的整数；

对所述用户通话行为数据中每个电话号码的N个待定属性进行筛选，得到用户通话行为数据中每个电话号码的属性特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户通话行为数据中所有电话号码的属性信息包括以下至少一项：

用户标记信息、企业认证信息、企业黄页信息、电话黑名单信息、电话白名单信息。