[发明专利]一种基于手机短信的行为分析方法和装置

说明书

本发明给出了一种基于手机短信的行为分析方法，包括提取手机短信信息；对提取的短信数据进行人工标注，并根据不同短信内容将其归到不同类别；通过分层抽样的方法，按8:1:1区将数据分训练集、验证集和测试集；通过关键词比对、正则表达式、行为意图识别及关键要素提取进行处理，得到分析结果；将分析结果融合汇聚，输出用户的相关行为的刻画分析。在传统内容关键词比对、正则表达式分析基础上，利用人工智能文本语义分析技术及相关方法，面对海量的数据，全面深入智能分析短信内容，不用人工翻阅统计，刻画目标对象短信行为事件，为用户第一时间发现线索、固定证据、分析研判提供高效的技术手段。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其是一种基于手机短信的行为分析方法和装置。

背景技术

随着互联网及技术的发展，智能手机存储空间越来越大，手机上存储信息也越来越多。从手机上提取的一些信息，比如短信、通话记录、聊天记录等，对于案件侦破起到至关重要的作用。

目前基层单位，对手机进行调查取证时，通过手机取证设备提取手机短信信息，并对删除短信进行删除恢复，尽可能还原手机用户短信行为事件。在现有的手机取证产品中，针对手机短信内容，缺乏深入分析手段，提取后的短信一般以发送或接收时间顺序进行展示，并通过正则表达式或关键词比对，提取资金流水或身份账号信息，如手机号码、身份证号等。

随着智能手机存储空间逐步增大，短信信息一般情况下都保存手机上，随着时间累积，短信信息量逐步增大，通过传统手机取证设备提取后，没有对短信内容进行深入分析，通过一线工作人员逐条浏览，无法及时发现有价值的线索，导致线索发现难，调查取证不及时，案件侦办效率低等问题发生。

发明内容

本发明提出了一种基于手机短信的行为分析方法和装置。

在一个方面，本发明提出了一种基于手机短信的行为分析方法，包括以下步骤：

S1：提取手机短信信息；

S2：将S1中提取的手机短信信息分别进行关键词比对、规则比对、短信行为分析模型分析，得到分析结果；

S3：将S2中得到的分析结果融合汇聚，得到融合汇聚后的结果，输出短信行为分析刻画结果；

其中，短信行为分析模型包括：行为意图识别及关键要素提取。

通过以上技术方案，在传统内容关键词比对、正则表达式分析基础上，利用人工智能文本语义分析技术及相关方法，即使面对海量的数据，也能全面深入智能分析短信内容，为基层工作人员第一时间发现线索、固定证据、分析研判提供高效的技术手段。

在具体的实施例中，行为意图识别具体步骤为：

S201：对短信数据进行人工标注，根据不同短信内容将其分别归到不同类别；

S202：通过分层抽样的方法，按8:1:1区将数据分训练集、验证集和测试集；

S203：通过训练集进行去重处理得到词汇表，即根据词汇表的大小随机初始化映射矩阵W_mn，其中m为词汇表的大小，n为词向量的维度，该矩阵伴随训练过程进行优化；

S204：通过查询W_mn，得到训练样本的向量表示W_i，其中i表示第i个样本。

S205：对W_i进行卷积操作，得到卷积结果f_cnn(w_i；θ_cnn)；

S206：对f_cnn(w_i；θ_cnn)的卷积结果进行全局特征提取。

在具体的实施例中，所述的关键要素提取具体步骤为：