[发明专利]电话识别方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种电话识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别电话对应的用户入网行为数据组，所述用户入网行为数据组包括多个入网行为数据；

根据所述待识别电话对应的用户入网行为数据组中的多个入网行为数据，采用基于密度聚类算法预先建立的电话识别模型，对所述待识别电话进行识别，获得识别结果；其中，所述预先建立的电话识别模型包括骚扰电话簇和正常电话簇；其中，所述骚扰电话簇中包括多个异常入网行为数据，所述正常电话簇中包括多个正常入网行为数据；所述识别结果包括骚扰电话、疑似骚扰电话以及正常电话。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别电话对应的用户入网行为数据组中的多个入网行为数据，采用基于密度聚类算法预先建立的电话识别模型，对所述待识别电话进行识别，获得识别结果，包括：

将所述待识别电话对应的入网行为数据组中的多个入网行为数据，与所述骚扰电话簇中的异常入网行为数据以及所述正常电话簇中的正常入网行为数据进行比对；

若所述待识别电话对应的入网行为数据组中的多个入网行为数据中，与所述骚扰电话簇中的异常入网行为数据相一致的入网行为数据的个数大于预设的第一阈值，则识别所述待识别电话为骚扰电话；

若所述待识别电话对应的入网行为数据组中的多个入网行为数据中，与所述骚扰电话簇中的异常入网行为数据相一致的入网行为数据的个数大于等于预设的第二阈值小于等于预设的第一阈值，则识别所述待识别电话为疑似骚扰电话；

若所述待识别电话对应的入网行为数据组中的多个入网行为数据中，与所述正常电话簇中的正常入网行为数据相一致的入网行为数据的个数大于预设的第三阈值，则识别所述待识别电话为正常电话。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用基于密度聚类算法预先建立的电话识别模型，对所述待识别电话进行识别之前，还包括：

基于所述密度聚类算法建立包括所述骚扰电话簇和所述正常电话簇的电话识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述密度聚类算法建立包括所述骚扰电话簇和所述正常电话簇的电话识别模型，包括：

获取各样本电话对应的各用户输入的用户信息；

针对每一样本电话对应的用户输入的用户信息，若所述输入的用户信息与注册信息相匹配，则在所述样本电话对应的用户入网行为数据组中，加入是本人使用的入网行为数据，若所述输入的用户信息与注册信息不匹配，则在所述样本电话对应的用户入网行为数据组中，加入非本人使用的入网行为数据；其中，所述注册信息为所述样本电话对应的用户入网时预留的用户信息；

对各样本电话对应的各用户入网行为数据组中全部入网行为数据进行密度聚类处理，生成所述骚扰电话簇和所述正常电话簇，获得所述电话识别模型；其中，所述骚扰电话簇为包含有非本人使用的入网行为数据的簇，所述骚扰电话簇中的入网行为数据为异常入网行为数据；所述正常电话簇为包含有是本人使用的入网行为数据的簇，所述正常电话簇中的入网行为数据为正常入网行为数据。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述采用基于密度聚类算法预先建立的电话识别模型，对所述待识别电话进行识别，获得识别结果之后，还包括：

若所述识别结果为所述待识别电话为骚扰电话，则为所述待识别电话添加第一标识，并基于所述第一标识对所述待识别电话进行关停处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述识别结果为所述待识别电话为骚扰电话，则为所述待识别电话添加第一标识之后，还包括：

接收所述待识别电话对应的用户发送的申诉信息；所述申诉信息包括用户信息以及入网行为合理性证明信息；其中，所述入网行为合理性证明信息包括工作类型；

若所述申诉信息中的用户信息与注册信息相匹配，且所述入网行为合理性证明信息中的工作类型包含在预设的多种工作类型中，则删除所述待识别电话的第一标识。