[发明专利]电话识别方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请提供一种电话识别方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待识别电话对应的用户入网行为数据组，根据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包括骚扰电话簇和正常电话簇的电话识别模型，对待识别电话进行识别，获得识别结果。其中，骚扰电话簇中包括多个异常入网行为数据，正常电话簇中包括多个正常入网行为数据。本申请的方法，采用预先建立的可基于入网行为数据进行电话识别的电话识别模型对待识别电话进行识别，从而无需获取通话信息即可实现电话识别，识别更加及时，此外，由于入网行为数据是客观且固定的数据，因此由此进行电话识别准确性更高。

技术领域

本申请涉及通信安全技术领域，尤其涉及一种电话识别方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

通信技术的发展为人们的日常生活提供了便利，但同时也会有人利用电话进行恶意骚扰，如进行电话诈骗等，严重影响人们的日常生活。为了解决这一问题，需要对电话进行识别，从而确定出骚扰电话并进行相应的处理。

目前，常见的电话识别方法为，提取用户通话记录，并采用预先建立的意图识别模型对通话记录进行识别，进而识别出电话是否为骚扰电话。

但是，上述电话识别方法只能在电话进行通话后才能对其进行识别，识别不及时，此外，预先建立的意图识别模型只能对已知的骚扰意图进行识别，若骚扰意图改变，则无法对电话进行准确识别。

发明内容

本申请提供一种电话识别方法、装置、设备及可读存储介质，用以对电话进行及时准确的识别。

第一方面，本申请提供一种电话识别方法，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。

进一步地，如上所述的方法，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。

进一步地，如上所述的方法，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。

进一步地，如上所述的方法，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；