[发明专利]一种诈骗号码识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种诈骗号码识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别号码的通讯特征信息；根据预设的诈骗号码识别模型对通讯特征信息进行处理，生成诈骗号码识别结果；所述预设的诈骗号码识别模型是预先基于半监督学习的自训练分类算法训练生成的。本发明提供的诈骗号码识别方法，利用在训练过程中不需要依赖大量标注有标签的样本数据的自训练分类算法来训练生成诈骗号码识别模型，能够训练得到较优的识别模型，在样本数据不足的诈骗电话识别领域中，具有良好的适应性，利用该诈骗号码识别模型对通讯特征信息进行处理得到的诈骗号码识别结果准确率高。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种诈骗号码识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在运营商的业务场景中，诈骗电话识别是较为重要的一个部分。现有的业内通用的诈骗电话识别解决方案有规则引擎和机器学习方法两大类。其中，机器学习方法因其自动化、智能化的特性，在反诈场景中受到了广泛推广和应用。从技术角度，对诈骗电话的识别可以抽象为监督学习中的分类问题。而在实际应用中，监督学习中的正负样本标签难以获取是一个亟待解决的问题。

监督学习技术需要运营商有足够多的历史标签的积累，或依靠专家经验标注部分诈骗电话标签。因此，现有样本标签的全面性和可靠性对模型识别结果的准确度有着较大影响。综上，监督学习技术过于依赖样本标签的标注、使用简单监督学习进行诈骗电话识别的技术使用场景有限，而且针对新型诈骗团伙的识别能力较弱。

可见，现有的诈骗电话识别技术依赖于对已知诈骗电话标签的标注，影响了诈骗电话识别的识别准确率、识别效率以及适用范围。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种诈骗号码识别方法，旨在解决现有的诈骗电话识别技术所存在的依赖于对已知诈骗电话标签的标注，从而影响到诈骗电话识别的识别准确率、识别效率以及适用范围的技术问题。

本发明实施例是这样实现的，一种诈骗号码识别方法，包括：

获取待识别号码的通讯特征信息；所述通讯特征信息至少包括基站数据、通话数据、短信数据、流量数据的一种或两种以上；

根据预设的诈骗号码识别模型对所述通讯特征信息进行处理，生成诈骗号码识别结果；所述预设的诈骗号码识别模型是预先基于半监督学习的自训练分类算法训练生成的。

本发明实施例的另一目的在于提供一种诈骗号码识别装置，包括：

通讯特征信息获取单元，用于获取待识别号码的通讯特征信息；所述通讯特征信息至少包括基站数据、通话数据、短信数据、流量数据的一种或两种以上；

诈骗号码识别单元，用于根据预设的诈骗号码识别模型对所述通讯特征信息进行处理，生成诈骗号码识别结果；所述预设的诈骗号码识别模型是预先基于半监督学习的自训练分类算法训练生成的。

本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述诈骗号码识别方法的步骤。

本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述诈骗号码识别方法的步骤。

本发明实施例提供的一种诈骗号码识别方法，在获取到待识别号码的通讯特征信息例如基站数据、通话数据、短信数据、流量数据之后，直接根据预设的诈骗号码识别模型对所述通讯特征信息进行处理，生成诈骗号码识别结果，其中由于预设的诈骗号码识别模型是预先基于半监督学习的自训练分类算法训练生成的，相比于常规的机器学习算法，自训练分类算法在训练过程中不需要依赖大量标注有标签的样本数据，就能够训练得到较优的识别模型，在样本数据不足的诈骗电话识别领域中，具有良好的适应性，保证了所训练生成的模型的识别准确率以及效率。