[發(fā)明專利]一種被騷擾用戶的識(shí)別方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911201600.3
• 申請(qǐng)日: 2019-11-29
• 公開（公告）號(hào): CN110995937B
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉勝;梁淑云;馬影;陶景龍;王啟凡;魏國(guó)富;徐明;殷錢安;余賢喆;周曉勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海觀安信息技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): H04M3/22
• 分類號(hào): H04M3/22;H04M1/663;G06K9/62
• 代理公司: 合肥市浩智運(yùn)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34124
• 代理人: 丁瑞瑞

1.一種被騷擾用戶的識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

1)、獲取用戶通話數(shù)據(jù)和短信數(shù)據(jù)，其中，所述用戶通話數(shù)據(jù)包括：通話日期、用戶號(hào)碼、來(lái)電號(hào)碼、來(lái)電時(shí)間以及通話時(shí)長(zhǎng)；所述短信數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)日志、用戶號(hào)碼、來(lái)信號(hào)碼以及來(lái)信時(shí)間；

2)、對(duì)用戶通話數(shù)據(jù)和短信數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生成所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征；

3)、根據(jù)所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征以及所述用戶是否被騷擾的標(biāo)簽生成訓(xùn)練樣本，利用所述訓(xùn)練樣本組成的訓(xùn)練集訓(xùn)練目標(biāo)支持向量機(jī)模型；并利用所述目標(biāo)支持向量機(jī)模型識(shí)別待識(shí)別用戶是否屬于被騷擾用戶。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種被騷擾用戶的識(shí)別方法，其特征在于，在步驟3)之前，所述方法還包括：

對(duì)所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征進(jìn)行歸一化處理；

所述根據(jù)所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征以及所述用戶是否被騷擾的標(biāo)簽生成訓(xùn)練樣本的步驟，包括：

根據(jù)所述用戶對(duì)應(yīng)的歸一化后的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征以及所述用戶是否被騷擾的標(biāo)簽生成訓(xùn)練樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種被騷擾用戶的識(shí)別方法，其特征在于，所述利用所述訓(xùn)練樣本組成的訓(xùn)練集訓(xùn)練目標(biāo)支持向量機(jī)模型，包括：

在每一次迭代中，將訓(xùn)練樣本劃分為K等份，隨機(jī)將其中的一份作為測(cè)試集，將除測(cè)試集之外的K-1份數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，其中，所述K大于等于2；

將訓(xùn)練集中的各個(gè)樣本映射到特征空間內(nèi)，得到若干個(gè)樣本點(diǎn)

在約束條件為，y_i(w^Tx_i+b)≥1的條件下，利用公式，

建立當(dāng)前超平面，其中，

L(w,b,α)為目標(biāo)函數(shù)；w為支持向量的法向參數(shù)矩陣；∑為求和函數(shù)；n為樣本點(diǎn)數(shù)量；|| ||²為2范數(shù)函數(shù)；y_i為第i個(gè)樣本點(diǎn)；w^T為支持向量的法向參數(shù)矩陣的轉(zhuǎn)置；α為拉格朗日乘子；b為支持向量的截距參數(shù)矩陣；

利用公式，計(jì)算當(dāng)前超平面對(duì)應(yīng)的支持向量到超平面的距離，其中，

max為求最大值函數(shù)；

調(diào)節(jié)支持向量的法向參數(shù)矩陣以及支持向量的截距參數(shù)矩陣的值，并繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行以上步驟，得到若干個(gè)訓(xùn)練后的支持向量機(jī)模型；

得到若干個(gè)訓(xùn)練后的支持向量機(jī)模型；使用測(cè)試集測(cè)試訓(xùn)練后的支持向量機(jī)模型，并將準(zhǔn)確率最高的模型作為目標(biāo)支持向量機(jī)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種被騷擾用戶的識(shí)別方法，其特征在于，所述利用所述目標(biāo)支持向量機(jī)模型識(shí)別待識(shí)別用戶是否屬于被騷擾用戶，包括：

獲取待識(shí)別用戶的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征并映射到特征空間中，得到待識(shí)別用戶對(duì)應(yīng)的樣本點(diǎn)；

利用所述目標(biāo)支持向量機(jī)模型對(duì)所述樣本點(diǎn)進(jìn)行劃分，根據(jù)所述樣本點(diǎn)被劃分的區(qū)域判斷所述用戶是否被騷擾。

5.一種被騷擾用戶的識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取用戶通話數(shù)據(jù)和短信數(shù)據(jù)，其中，所述用戶通話數(shù)據(jù)包括：通話日期、用戶號(hào)碼、來(lái)電號(hào)碼、來(lái)電時(shí)間以及通話時(shí)長(zhǎng)；所述短信數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)日志、用戶號(hào)碼、來(lái)信號(hào)碼以及來(lái)信時(shí)間；

生成模塊，用于對(duì)用戶通話數(shù)據(jù)和短信數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生成所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征；

識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述用戶對(duì)應(yīng)的陌生號(hào)碼通話特征、陌生號(hào)碼短信特征、交往圈通話特征、交往圈短信特征以及所述用戶是否被騷擾的標(biāo)簽生成訓(xùn)練樣本，利用所述訓(xùn)練樣本組成的訓(xùn)練集訓(xùn)練目標(biāo)支持向量機(jī)模型；并利用所述目標(biāo)支持向量機(jī)模型識(shí)別待識(shí)別用戶是否屬于被騷擾用戶。