CN102647740A - 基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，将历史话务输入到自学习式话务异常分析模型，通过对历史话务的自学习分析，并对话务信息进行信息熵化，通过信息熵的变化判断话务是否存在异常；通过告警的方式通知，将损失降低到最小。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，属于电信通信技术领域。
背景技术
随着电信运营商对IMS网络的推动，VOIP的应用越来越普及，特别是在企业通信领域。
VOIP使用TCP/IP网络承载语音，比原有的电路交换大大降低了企业的通信成本。但是，VOIP带来优越性的同时，由于TCP/IP网络自身的安全缺陷，也会存在一定的风险，比如，通过注册到企业的IP PBX设备上进行盗打电话等。
因此需要一种对企业话务是否异常进行分析的模型，保证能尽早发现异常，并通过告警的方式通知企业，将损失降低到最小。
另外，现有的一些话务分析方法多是针对GSM通信网络中网元间流量的，不适用于企业网话务的分析。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的不足，提供一种基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，特点是：将历史话务输入到自学习式话务异常分析模型，通过对历史话务的自学习分析，并对话务信息进行信息熵化，通过信息熵的变化判断话务是否存在异常。
进一步地，上述的基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，其中，所述对历史话务的自学习分析，是采用对历史话务进行数据挖掘作为训练样本输入到用反向传播算法模型进行训练，随着时间的推移，不断将产生的话务作为训练样本输入到模型中。
更进一步地，上述的基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，其中，所述通过信息熵的变化判断话务是否存在异常，是对话务信息进行信息熵化，对于正常话务时期，其信息熵值时基本固定的，如果话务信息的信息熵值发生较大的变化，则表明存在异常话务。
本发明技术方案突出的实质性特点和显著的进步主要体现在：
本发明通过对历史话务的学习，通过话务信息熵的变化尽早发现话务是否存在异常，并通过告警的方式通知，将损失降低到最小。
附图说明
下面结合附图对本发明技术方案作进一步说明：
图1：基于熵的自学习式话务异常分析模型的流程示意图。
具体实施方式
本发明基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，将历史话务输入到自学习式话务异常分析模型，通过对历史话务的自学习分析，并对话务信息进行信息熵化，通过信息熵的变化判断话务是否存在异常。
对历史话务的自学习分析，是采用对历史话务进行数据挖掘作为训练样本输入到用BP（Back Propagation：反向传播）算法模型进行训练，随着时间的推移，不断将产生的话务作为训练样本输入到模型中。
通过信息熵的变化判断话务是否存在异常，是对话务信息进行信息熵化，对于正常话务时期，其信息熵值时基本固定的，如果话务信息的信息熵值发生较大的变化，则表明存在异常话务。
如图1所示，基于熵的自学习式话务异常分析模型的流程，将新的话务信息输入到自学习分析模型，然后再对话务信息进行信息熵话，通过话务信息熵值的变化判断话务是否存在异常，如果存在异常则产生告警信息，反之，则不作任何处理。
综上所述，本发明通过对企业的历史话务的学习，通过话务信息熵的变化尽早发现话务是否存在异常，并通过告警的方式通知，将损失降低到最小。
需要理解到的是：以上所述仅是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，其特征在于：通过对历史话务的自学习分析，并对话务信息进行信息熵化，通过信息熵的变化判断话务是否存在异常。
2.根据权利要求1所述的基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，其特征在于：所述对历史话务的自学习分析，是采用对历史话务进行数据挖掘作为训练样本输入到用反向传播算法模型进行训练，随着时间的推移，不断将产生的话务作为训练样本输入到模型中。
3.根据权利要求1所述的基于熵的自学习式话务异常分析模型的实现方法，其特征在于：所述通过信息熵的变化判断话务是否存在异常，是对话务信息进行信息熵化，对于正常话务时期，其信息熵值时基本固定的，如果话务信息的信息熵值发生较大的变化，则表明存在异常话务。
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Publications (1)
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- 2012-03-13 CN CN2012100646039A patent/CN102647740A/zh active Pending
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