CN115767551A - 骚扰诈骗电话识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种骚扰诈骗电话识别方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。包括：基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识对应的多个基础参数，多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，主叫占比用于指示目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，主叫集中度用于指示目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比；根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数；当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

Description

骚扰诈骗电话识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种骚扰诈骗电话识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着移动通信技术的快速发展，移动通信服务的使用者也在不断增加，骚扰电话、通信网络诈骗等问题也日益严重。在相关技术中，骚扰诈骗电话的识别主要通过对骚扰诈骗电话进行检出(如多维度聚类诈骗监测方法、基于意图理解技术的电话检出方法)，并将检出的骚扰诈骗电话添加至黑名单并进行相应处理，从而打击骚扰诈骗行为。

而在上述方法中，由于骚扰诈骗电话本身的复杂性，以及骚扰诈骗行为的特征多样性，会导致大量的普通用户被误检为骚扰诈骗用户，影响普通用户的正常使用感知，造成大量的用户投诉。在相关技术中，对产生的用户投诉，通常通过人工客服人员进行二次审核确认，并将审核后确认为普通用户的用户加入白名单中，避免该用户被再次检出为骚扰诈骗识别电话。因此，对骚扰诈骗电话的识别效率较低，准确性较差。

发明内容

本申请提供了一种骚扰诈骗电话识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供了一种骚扰诈骗电话识别方法，该方法包括：基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识对应的多个基础参数，多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，主叫占比用于指示目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，主叫集中度用于指示目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，第一类号码为目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，被叫集中度用于指示目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，第二类号码为目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码；根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数；当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

在一种设计中，根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数，包括：根据主叫占比和第一阈值，确定主叫占比对应的第一参数，根据主叫集中度和第二阈值，确定主叫集中度对应的第二参数，根据被叫集中度和第三阈值，确定被叫集中度对应的第三参数，根据平均通话时长和第四阈值，确定平均通话时长对应的第四参数，根据日均流量和第五阈值，确定日均流量对应的第五参数；根据第一参数和主叫占比对应的第一权重值、第二参数和主叫集中度对应的第二权重值、第三参数和被叫集中度对应的第三权重值、第四参数和平均通话时长对应的第四权重值、第五参数和日均流量对应的第五权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

在一种设计中，当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识之前，方法还包括：获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量，并根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值，目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

在一种设计中，根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值，包括：确定目标投诉工单数量与投诉工单总数量的目标比值；当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到目标阈值，历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值；当确定目标比值小于历史比值、且历史比值与目标比值的差值大于第六阈值时，增大历史阈值得到目标阈值。

在一种设计中，当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识，具体包括：当确定目标参数大于目标阈值、且目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向目标电话标识发送认证信息，白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话；当目标电话标识未进行认证时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

第二方面，提供了一种骚扰诈骗电话识别装置，该装置包括：确定单元；确定单元，用于基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识对应的多个基础参数，多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，主叫占比用于指示目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，主叫集中度用于指示目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，第一类号码为目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，被叫集中度用于指示目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，第二类号码为目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码；确定单元，用于根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数；确定单元，用于当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

在一种设计中，确定单元，用于根据主叫占比和第一阈值，确定主叫占比对应的第一参数，根据主叫集中度和第二阈值，确定主叫集中度对应的第二参数，根据被叫集中度和第三阈值，确定被叫集中度对应的第三参数，根据平均通话时长和第四阈值，确定平均通话时长对应的第四参数，根据日均流量和第五阈值，确定日均流量对应的第五参数；确定单元，用于根据第一参数和主叫占比对应的第一权重值、第二参数和主叫集中度对应的第二权重值、第三参数和被叫集中度对应的第三权重值、第四参数和平均通话时长对应的第四权重值、第五参数和日均流量对应的第五权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

在一种设计中，该装置还包括：获取单元；获取单元，用于获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量；确定单元，用于根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值，目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

在一种设计中，该装置还包括：处理单元；确定单元，用于确定目标投诉工单数量与投诉工单总数量的目标比值；处理单元，用于当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到目标阈值，历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值；处理单元，用于当确定目标比值小于历史比值、且历史比值与目标比值的差值大于第六阈值时，增大历史阈值得到目标阈值。

在一种设计中，该装置还包括：处理单元；处理单元，用于当确定目标参数大于目标阈值、且目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向目标电话标识发送认证信息，白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话；确定单元，用于当目标电话标识未进行认证时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器以及存储器；其中，存储器用于存储一个或多个程序，一个或多个程序包括计算机执行指令，当电子设备运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使电子设备执行如第一方面的一种骚扰诈骗电话识别方法。

第四方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，该一个或多个程序包括指令，上述指令当被计算机执行时使计算机执行如第一方面的一种骚扰诈骗电话识别方法。

本申请提供了一种骚扰诈骗电话识别方法，应用于识别骚扰诈骗电话的场景中。首先基于目标电话标识的基础信息，确定出该目标电话标识对应的包括主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量中至少一项的多个基础参数，进一步的，根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数，并当确定该目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。通过上述方法，可以基于电话标识对应的主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量在内的多个基础参数，从多个维度得到电话标识对应的目标参数，进而根据目标参数与目标阈值之间的大小关系，确定电话标识是否为骚扰诈骗电话的标识。以提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。

附图说明

图1为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别系统结构示意图一；

图2为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图一；

图3为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图二；

图4为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图三；

图5为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图四；

图6为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图五；

图7为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别系统结构示意图二；

图8为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法流程示意图六；

图9为本申请的实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别装置结构示意图；

图10为本申请的实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

在本申请的描述中，除非另有说明，“/”表示“或”的意思，例如，A/B可以表示A或B。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。此外，“至少一个”“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

当前，由于骚扰电话、通信网络诈骗等信息安全问题日益严重，存在大量用户上当受骗或者被广告营销电话骚扰，造成大量的经济财产损失。在相关技术中主要通过根据骚扰诈骗电话特征设定模型维度，并基于设定各维度对应的权重值，进而根据每个维度与对应的权重值，通过预设阈值判断号码是否为骚扰诈骗电话，对确定的骚扰诈骗电话进行相应处理，并对误判为骚扰诈骗电话而产生的投诉，通过人工二次核实进行后续处理。

在上述过程中，主要采用多个维度的参数信息以及每个维度的权重值进行汇总，根据设定的模型的阈值进行判断，对于由于模型误判所产生的投诉行为，仅进行针对性的处理，很容易引起用户的大面积投诉、二次投诉以及升级投诉。

本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法，可以适用于骚扰诈骗电话识别系统。图1示出了该骚扰诈骗电话识别系统的一种结构示意图。如图1所示，骚扰诈骗电话识别系统20包括：电子设备21、服务器22。电子设备21与服务器22连接。

骚扰诈骗电话识别系统20可以用于物联网，骚扰诈骗电话识别系统20可以包括多个中央处理器(central processing unit，CPU)、多个内存、存储有多个操作系统的存储装置等硬件。

电子设备21可以用于物联网，用于实现数据的处理，例如电子设备21可以通过服务器22进行交互，获取目标电话标识的基础信息，并基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识是否为骚扰诈骗电话的标识。

服务器22用于实现数据的存储，例如服务器22可以为存储目标电话标识的基础信息的服务器22，为电子设备21提供确定基础参数所需要的基础信息。

下面结合附图对本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法进行描述。

如图2所示，本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法，包括S201-S203：

S201、基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识对应的多个基础参数。

其中，多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，主叫占比用于指示目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，主叫集中度用于指示目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，第一类号码为目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，被叫集中度用于指示目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，第二类号码为目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码。

可选的，目标电话标识的基础信息可以通过运营商的经分系统获取。

可选的，目标电话标识的基础信息可以包括以下至少一项：通话总次数、主叫次数、主叫次数大于第一预设次数的号码数、主叫总号码数、被叫次数大于第二预设次数的号码数、被叫总号码数、平均通话时长、日均流量。

可选的，目标电话标识的基础信息还可以包括开户日期、电话号码、日均短信条数、是否被拉入过黑名单。

可选的，基础参数可以根据具体使用需要进行确定，例如基础参数中还可以包括日均短信条数。

可选的，第一预设次数可以根据具体使用需要进行设定，例如第一预设次数可以为2，此时第一类号码指目标电话标识的主叫次数大于2的号码；第二预设次数可以根据具体使用需要进行设定，例如第二预设次数可以为2，此时第二类号码指目标电话标识的被叫次数大于2的号码。

需要说明的是，第一预设次数和第二预设次数均为正整数，可以为相同的正整数，例如第一预设次数和第二预设次数均为2，也可以为不同的正整数，例如第一预设次数为2、第二预设次数为3。

可选的，目标电话标识的基础信息，可以为预设时间段内的目标电话标识的基础信息，例如在Q年份的前三个月内的目标电话标识的基础信息、一周内目标电话标识的基础信息等，预设时间段可以根据具体的使用需要进行确定。

S202、根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

可选的，每个基础参数对应一个权重值，每个基础参数对应的权重值，可以根据具体使用需要进行设定。

示例性的，主叫占比对应的权重值为30％，主叫集中度对应的权重值为20％，被叫集中度对应的权重值为20％，平均通话时长对应的权重值为15％，日均流量对应的权重值为15％。

可选的，当认为主叫占比为识别骚扰诈骗电话的重要指标时，可以将主叫占比对应的权重值设为50％。

可以理解，当调整多个基础参数中某一基础参数的权重值时，为了保证所有基础参数的权重值的累加和为1，需要同时对剩余的基础参数的权重值中的至少一个进行调整。

可选的，还可以对基础参数的种类进行调整，当基础参数的种类进行调整时，需要重新设定每个基础参数对应的权重值。

示例性的，当基础参数中还包含有日均短信条数时，可以设定主叫占比对应的权重值为20％，主叫集中度对应的权重值为20％，被叫集中度对应的权重值为20％，平均通话时长对应的权重值为15％，日均流量对应的权重值为15％，日均短信条数对应的权重值为10％。

S203、当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

可选的，当目标参数大于目标阈值时，说明目标参数对应的目标电话标识满足骚扰诈骗模型预设的特征，可以确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

可选的，当确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识时，可以对该目标电话标识进行局方半停机处理。

可选的，可以通过将目标电话标识拉入黑名单中，从而完成对目标电话标识进行局方半停机处理。

需要说明的是，局方半停机可以理解为骚扰诈骗电话对应的用户不能够主动拨打电话，但可以接听电话。

可选的，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识可以理解为确定目标电话为骚扰诈骗电话。

本申请实施例中，首先基于目标电话标识的基础信息，确定出该目标电话标识对应的包括主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量中至少一项的多个基础参数，进一步的，根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数，并当确定该目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。通过上述方法，可以基于电话标识对应的主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量在内的多个基础参数，从多个维度得到电话标识对应的目标参数，进而根据目标参数与目标阈值之间的大小关系，确定电话标识是否为骚扰诈骗电话的标识。以提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。

在一种设计中，如图3所示，本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法中，上述S202，具体包括S301-S302：

S301、根据主叫占比和第一阈值，确定主叫占比对应的第一参数，根据主叫集中度和第二阈值，确定主叫集中度对应的第二参数，根据被叫集中度和第三阈值，确定被叫集中度对应的第三参数，根据平均通话时长和第四阈值，确定平均通话时长对应的第四参数，根据日均流量和第五阈值，确定日均流量对应的第五参数。

可选的，对于第一阈值、第二阈值、第三阈值、第四阈值和第五阈值，可以根据具体的使用需要确定。

可选的，可以根据主叫占比与第一阈值的大小，确定主叫占比对应的第一参数，如公式一所示：

其中，X₁为第一参数，a₁为主叫占比，b₁为第一阈值。

示例性的，第一阈值可以为70％。即，当a₁大于70％时，第一参数等于100*(a₁-70％)/30％，当a₁小于或等于70％时，第一参数等于0。

可以理解，当主叫占比为100％时，此时第一参数达到最大值。

可选的，可以根据主叫集中度与第二阈值的大小，确定主叫集中度对应的第二参数，如公式二所示：

其中，X₂为第二参数，a₂为主叫集中度，b₂为第二阈值。

示例性的，第二阈值可以为20％。即，当a₂小于20％时，第二参数等于(20％-a₂)/20％，当a₂大于或等于20％时，第二参数等于0。

可选的，可以根据被叫集中度与第三阈值的大小，确定被叫集中度对应的第三参数，如公式三所示：

其中，X₃为第三参数，a₃为被叫集中度，b₃为第三阈值。

示例性的，第三阈值可以为20％。即，当a₃小于20％时，第三参数等于(20％-a₃)/20％，当a₃大于或等于20％时，第三参数等于0。

可选的，可以根据平均通话时长与第四阈值的大小，确定平均通话时长对应的第四参数，如公式四所示：

其中，X₄为第四参数，a₄为平均通话时长，b₄为第四阈值。

示例性的，第四阈值可以为60。即，当a₄小于60时，第四参数等于(60-a₄)/60，当a₄大于或等于60时，第四参数等于0。

可选的，可以根据日均流量与第五阈值的大小，确定日均流量对应的第五参数，如公式五所示：

其中，X₅为第五参数，a₅为日均流量，b₅为第五阈值。

示例性的，第五阈值可以为200。即，当a₅小于200时，第五参数等于(200-a₄)/200，当a₅大于或等于200时，第五参数等于0。

S302、根据第一参数和主叫占比对应的第一权重值、第二参数和主叫集中度对应的第二权重值、第三参数和被叫集中度对应的第三权重值、第四参数和平均通话时长对应的第四权重值、第五参数和日均流量对应的第五权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

可选的，可以通过对第一参数、第二参数、第三参数、第四参数和第五参数进行加权求和，从而得到目标参数。具体的，如公式六所示：

其中，y为目标参数，X_i为第i个参数，α_i为第i个权重值。

示例性的，当基础参数中仅包括主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量、且主叫占比对应的权重值为30％，主叫集中度对应的权重值为20％，被叫集中度对应的权重值为20％，平均通话时长对应的权重值为15％，日均流量对应的权重值为15％时，目标参数的值为第一参数*30％、第二参数*20％、第三参数*20％、第四参数*15％、第五参数*15％的累加值。

本申请实施例中，通过每个基础参数和该基础参数对应的预设阈值，确定出每个基础参数对应的参数值，进而根据每个基础参数对应的参数值和每个基础参数对应的权重值，得到目标参数，从而通过主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长、日均流量等多个维度确定目标电话标识对应的目标参数，以提高对骚扰诈骗电话的识别准确性。

在一种设计中，如图4所示，本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法中，上述S203之前，方法还包括S401：

S401、获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量，并根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值。

其中，目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

需要说明的是，目标投诉工单还可以理解为，在所有投诉工单中，由于局停而导致的投诉，由于局停而导致的投诉指由于对目标电话标识采取局方半停机处理所导致的投诉。

可选的，目标投诉工单可以通过对所有投诉工单进行投诉原因分类得到。

可选的，目标时间段可以为当前时刻前的一个预设时间段，如获取当前时刻前一个月内的目标投诉工单数量与投诉工单总数量、当前时刻前一周内的目标投诉工单数量与投诉工单总数量、当前时刻前一天内的目标投诉工单数量与投诉工单总数量等。

需要说明的是，目标时间段与目标电话标识的基础信息对应的预设时间段可以为同样时间长度的时间段，也可以为不同时间长度的时间段。

示例性的，目标时间段可以为当前时刻的前一个月内，目标电话的基础信息对应的预设时间段可以为当前时刻的前一天内、前一周内、前一个月内等。

本申请实施例中，通过由于骚扰诈骗识别方法的误判而产生的目标投诉工单的占比来确定目标阈值，以使得在对骚扰诈骗电话进行识别的过程中提升用户的使用感知，进而提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。

在一种设计中，如图5所示，本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法中，上述S401中的“根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值”，具体包括S501-S503：

S501、确定目标投诉工单数量与投诉工单总数量的目标比值。

可选的，目标比值，可以理解为在目标时间段内的所有投诉工单中，目标投诉工单的占比。

示例性的，目标比值可以为在Q年份的2月份内的目标投诉工单的数量与投诉工单的总数量的比值。

示例性的，在Q年份的2月份内，目标投诉工单共有50条，Q年份的2月份的投诉工单的总数量为1000条，则此时的目标比值为5％。

S502、当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到目标阈值。

其中，历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值。

S503、当确定目标比值小于历史比值、且历史比值与目标比值的差值大于第六阈值时，增大历史阈值得到目标阈值。

可选的，历史比值，可以理解为在历史时间段内的总投诉工单中，目标投诉工单的历史占比。

可选的，历史阈值，可以理解为在确定目标比值与历史比值之前，已经存在的历史的目标阈值。

可选的，历史时间段与目标时间段的时间长度为相同的时间长度。例如，当目标时间段为当前时刻前一个月内时，历史时间段的时间长度也为一个月，如目标时间段之前的某一个月内。

示例性的，目标时间段为Q年份的3月份，历史时间段可以为Q年份的2月份、Q年份的1月份、Q年份前一年的3月份等。

在一种可能的实现方式中，历史时间段与目标时间段的时间长度还可以为不同的时间长度。例如，当目标时间段为当前时刻前一个月内时，历史时间段的时间长度还可以为一周、一天等，如目标时间段之前的某一周内、某一天内。

示例性的，目标时间段为Q年份的3月份，历史时间段可以为Q年份的2月份中的最后一周、Q年份的2月份中的最后一天等。

可选的，当目标比值与历史比值之间的差值大于第六阈值时，可以认为在目标时间段内的所有投诉工单中目标投诉工单的占比，与历史时间段内的所有投诉工单中目标投诉工单的历史占比出现较大差别，需要对历史阈值进行调整。

示例性的，当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，表明在目标时间段内的所有投诉工单中，目标投诉工单的占比，高于历史时间段内的所有投诉工单中，目标投诉工单的历史占比，此时为了降低目标投诉工单的占比，可以减小之前设定的历史阈值。

示例性的，当确定目标比值小于历史比值、且历史比值与目标比值的差值大于第六阈值时，表明在目标时间段内的所有投诉工单中，目标投诉工单的占比，低于历史时间段内的所有投诉工单中，目标投诉工单的历史占比，此时为了提高对骚扰诈骗电话的打击力度，可以增大之前设定的历史阈值。

可选的，第六阈值可以根据具体的使用需要进行确定，例如，当需要目标阈值具有较高的灵敏性时，可以设定较小的第六阈值；当需要目标阈值具有较高的稳定性时，可以设定较大的第六阈值。

在一种可能的实现方式中，当目标比值与历史比值之间的差值大于第六阈值时，还可以对基础参数对应的权重值进行调整。

示例性的，当前基础参数中的主叫占比对应的权重值为50％，当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，可以将基础参数中的主叫占比对应的权重值调整为45％，并对基础参数中的其他参数对应的权重值进行对应调整，在经过一定时长后，重新确定目标比值与历史比值的大小，并进行分析评估和迭代优化，实现对每个基础参数对应的权重值进行不断优化。

可选的，还可以获取同一目标时间段内，不同运营商或其他不同单位，确定的目标投诉工单数量与投诉工单总数量的参考比值，并根据参考比值与目标比值的大小关系调整历史阈值。

示例性的，在同一目标时间段(如Q年份的5月份)内，确定的参考比值大于目标比值，且参考比值与目标比值的差值大于第六阈值，可以增大之前设定的历史阈值。

本申请实施例中，通过在目标时间段内的所有投诉工单中目标投诉工单的占比，与历史时间段内的所有投诉工单中目标投诉工单的历史占比的大小关系，调整历史阈值，以使得在对骚扰诈骗电话进行识别的过程中提升用户的使用感知，进而提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性。

在一种设计中，如图6所示，本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法中，上述S203，包括S601-S602：

S601、当确定目标参数大于目标阈值、且目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向目标电话标识发送认证信息。

其中，白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话。

可选的，白名单可以为针对部分行为特征满足骚扰诈骗电话识别特征的特定行业、特定号码而设定的数据库，如快递行业、出租行业等。

可选的，对于经过人工二次核实，确定为非骚扰诈骗电话对应的电话标识，可以将该电话标识添加至白名单。

可选的，认证信息可以为，根据相关行业要求和/或相关规定，设定的认证信息。

示例性的，认证信息可以为通过特定的(如短信或电话等)通知方式，要求不属于白名单中的目标电话标识，通过线上或线下的方式，在规定的时间内，进行二次实名认证的信息。

S602、当目标电话标识未进行认证时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

可选的，对于发送过认证信息、且仍未在规定的时间内进行相关认证操作的目标电话标识，可以直接确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识，并进行相应的处理。

示例性的，对确定为骚扰诈骗电话的标识的目标电话标识，可以将该目标电话标识添加至黑名单库，对目标电话标识进行局停处理。

在一种可能的实现方式中，还可以通过目标电话标识的基础信息确定目标电话标识是否被拉入过黑名单，对于被拉入过黑名单的目标电话标识，当确定目标参数大于目标阈值时，直接对目标电话标识进行局停处理。

可选的，如图7所示，电子设备21中，具体可以包括基础参数确定模块211、目标参数确定模块212、目标比值确定模块213、目标阈值调整模块214、数值比较模块215和电话标识处理模块216。

其中，基础参数确定模块211，用于基于电话标识的基础信息，确定电话标识对应的多个基础参数，并将确定后电话标识对应的多个基础参数发送至目标参数确定模块212。

目标参数确定模块212，用于根据电话标识的对应的多个基础参数，确定电话标识对应的目标参数，并将电话标识对应的目标参数发送至数值比较模块215。

目标比值确定模块213，用于获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量，并确定目标投诉工单数量与投诉工单总数量的目标比值，并将目标比值发送至目标阈值调整模块214。

目标阈值调整模块214，用于根据目标比值与历史比值的大小关系，对目标阈值进行调整，并将调整后的目标阈值发送至数值比较模块215。

数值比较模块215，用于确定电话标识对应的目标参数与目标阈值的大小关系，并当电话标识对应的目标参数大于目标阈值时，将电话标识发送至电话标识处理模块216。

电话标识处理模块216，用于对电话标识进行进一步确认，从而确定电话标识是否为骚扰诈骗电话的标识。

具体的，如图8所示，电话标识处理模块216在接收到电话标识后，判断电话标识是否属于白名单中的电话标识，当电话标识不属于白名单中的电话标识时，向电话标识发送认证信息；当确定电话标识属于白名单中的电话标识时，确定电话标识不是骚扰诈骗电话的标识，不对该电话标识进行处理；进一步的，在预设时间段后判断电话标识是否进行认证，当确定电话标识并未进行认证时，确定电话标识为骚扰诈骗电话的标识，进行相应处理；当确定电话标识进行认证时，确定电话标识不是骚扰诈骗电话的标识，不对该电话标识进行处理。

上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对一种骚扰诈骗电话识别装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

图9为本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别装置的结构示意图。如图9所示，骚扰诈骗电话识别装置40用于提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性，例如用于执行图2所示的一种骚扰诈骗电话识别方法。该骚扰诈骗电话识别装置40包括：确定单元401；

确定单元401，用于基于目标电话标识的基础信息，确定目标电话标识对应的多个基础参数，多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量。

其中，主叫占比用于指示目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，主叫集中度用于指示目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，第一类号码为目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，被叫集中度用于指示目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，第二类号码为目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码。

确定单元401，用于根据多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

确定单元401，用于当确定目标参数大于目标阈值时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

在一种设计中，确定单元401，用于根据主叫占比和第一阈值，确定主叫占比对应的第一参数，根据主叫集中度和第二阈值，确定主叫集中度对应的第二参数，根据被叫集中度和第三阈值，确定被叫集中度对应的第三参数，根据平均通话时长和第四阈值，确定平均通话时长对应的第四参数，根据日均流量和第五阈值，确定日均流量对应的第五参数。

确定单元401，用于根据第一参数和主叫占比对应的第一权重值、第二参数和主叫集中度对应的第二权重值、第三参数和被叫集中度对应的第三权重值、第四参数和平均通话时长对应的第四权重值、第五参数和日均流量对应的第五权重值，确定目标电话标识对应的目标参数。

在一种设计中，骚扰诈骗电话识别装置40还包括：获取单元402；获取单元402，用于获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量。

确定单元401，用于根据目标投诉工单数量和投诉工单总数量，确定目标阈值。

其中，目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

在一种设计中，骚扰诈骗电话识别装置40还包括：处理单元403；确定单元401，用于确定目标投诉工单数量与投诉工单总数量的目标比值。

处理单元403，用于当确定目标比值大于历史比值、且目标比值与历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到目标阈值。

其中，历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值。

处理单元403，用于当确定目标比值小于历史比值、且历史比值与目标比值的差值大于第六阈值时，增大历史阈值得到目标阈值。

在一种设计中，骚扰诈骗电话识别装置40还包括：处理单元403；处理单元403，用于当确定目标参数大于目标阈值、且目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向目标电话标识发送认证信息。

其中，白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话。

确定单元401，用于当目标电话标识未进行认证时，确定目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

在采用硬件的形式实现上述集成的模块的功能的情况下，本申请实施例提供了上述实施例中所涉及的电子设备的另外一种可能的结构示意图。如图10所示，一种电子设备70，用于提高对骚扰诈骗电话的识别效率和准确性，例如用于执行图2所示的一种骚扰诈骗电话识别方法。该电子设备70包括处理器701，存储器702以及总线703。处理器701与存储器702之间可以通过总线703连接。

处理器701是通信装置的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器701可以是一个通用中央处理单元(central processing unit，CPU)，也可以是其他通用处理器等。其中，通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。

作为一种实施例，处理器701可以包括一个或多个CPU，例如图10中所示的CPU 0和CPU 1。

存储器702可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

作为一种可能的实现方式，存储器702可以独立于处理器701存在，存储器702可以通过总线703与处理器701相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器701调用并执行存储器702中存储的指令或程序代码时，能够实现本申请实施例提供的一种骚扰诈骗电话识别方法。

另一种可能的实现方式中，存储器702也可以和处理器701集成在一起。

总线703，可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外围设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

需要指出的是，图10示出的结构并不构成对该电子设备70的限定。除图10所示部件之外，该电子设备70可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

作为一个示例，结合图9，骚扰诈骗电话识别装置40中的确定单元401，获取单元402和处理单元403实现的功能与图10中的处理器701的功能相同。

可选的，如图10所示，本申请实施例提供的电子设备70还可以包括通信接口704。

通信接口704，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，WLAN)等。通信接口704可以包括用于接收数据的接收单元，以及用于发送数据的发送单元。

在一种设计中，本申请实施例提供的电子设备中，通信接口还可以集成在处理器中。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明。在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述方法实施例所示的方法流程中的各个步骤。

本申请的实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例中的一种骚扰诈骗电话识别方法。

其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘。随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任一合适的组合、或者本领域数值的任何其他形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)中。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

由于本申请的实施例中的电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品可以应用于上述方法，因此，其所能获得的技术效果也可参考上述方法实施例，本申请实施例在此不再赘述。

以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种骚扰诈骗电话识别方法，其特征在于，所述方法包括：

基于目标电话标识的基础信息，确定所述目标电话标识对应的多个基础参数，所述多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，所述主叫占比用于指示所述目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，所述主叫集中度用于指示所述目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，所述第一类号码为所述目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，所述被叫集中度用于指示所述目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，所述第二类号码为所述目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码；

根据所述多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定所述目标电话标识对应的目标参数；

当确定所述目标参数大于目标阈值时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

2.根据权利要求1所述的骚扰诈骗电话识别方法，其特征在于，所述根据所述多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定所述目标电话标识对应的目标参数，包括：

根据所述主叫占比和第一阈值，确定所述主叫占比对应的第一参数，根据所述主叫集中度和第二阈值，确定所述主叫集中度对应的第二参数，根据所述被叫集中度和第三阈值，确定所述被叫集中度对应的第三参数，根据所述平均通话时长和第四阈值，确定所述平均通话时长对应的第四参数，根据所述日均流量和第五阈值，确定所述日均流量对应的第五参数；

根据所述第一参数和所述主叫占比对应的第一权重值、所述第二参数和所述主叫集中度对应的第二权重值、所述第三参数和所述被叫集中度对应的第三权重值、所述第四参数和所述平均通话时长对应的第四权重值、所述第五参数和所述日均流量对应的第五权重值，确定所述目标电话标识对应的目标参数。

3.根据权利要求1或2所述的骚扰诈骗电话识别方法，其特征在于，所述当确定所述目标参数大于目标阈值时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识之前，所述方法还包括：

获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量，并根据所述目标投诉工单数量和所述投诉工单总数量，确定所述目标阈值，所述目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

4.根据权利要求3所述的骚扰诈骗电话识别方法，其特征在于，所述根据所述目标投诉工单数量和所述投诉工单总数量，确定所述目标阈值，包括：

确定所述目标投诉工单数量与所述投诉工单总数量的目标比值；

当确定所述目标比值大于历史比值、且所述目标比值与所述历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到所述目标阈值，所述历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值；

当确定所述目标比值小于所述历史比值、且所述历史比值与所述目标比值的差值大于所述第六阈值时，增大所述历史阈值得到所述目标阈值。

5.根据权利要求1或2所述的骚扰诈骗电话识别方法，其特征在于，所述当确定所述目标参数大于目标阈值时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识，具体包括：

当确定所述目标参数大于所述目标阈值、且所述目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向所述目标电话标识发送认证信息，所述白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话；

当所述目标电话标识未进行认证时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

6.一种骚扰诈骗电话识别装置，其特征在于，所述装置包括：确定单元；

所述确定单元，用于基于目标电话标识的基础信息，确定所述目标电话标识对应的多个基础参数，所述多个基础参数包括以下至少一项：主叫占比、主叫集中度、被叫集中度、平均通话时长和日均流量，所述主叫占比用于指示所述目标电话标识的主叫次数与通话总次数的比值，所述主叫集中度用于指示所述目标电话标识的主叫号码中的第一类号码占比，所述第一类号码为所述目标电话标识的主叫次数大于第一预设次数的号码，所述被叫集中度用于指示所述目标电话标识的被叫号码中的第二类号码占比，所述第二类号码为所述目标电话标识的被叫次数大于第二预设次数的号码；

所述确定单元，用于根据所述多个基础参数和每个基础参数对应的权重值，确定所述目标电话标识对应的目标参数；

所述确定单元，用于当确定所述目标参数大于目标阈值时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

7.根据权利要求6所述的骚扰诈骗电话识别装置，其特征在于，所述确定单元，用于根据所述主叫占比和第一阈值，确定所述主叫占比对应的第一参数，根据所述主叫集中度和第二阈值，确定所述主叫集中度对应的第二参数，根据所述被叫集中度和第三阈值，确定所述被叫集中度对应的第三参数，根据所述平均通话时长和第四阈值，确定所述平均通话时长对应的第四参数，根据所述日均流量和第五阈值，确定所述日均流量对应的第五参数；

所述确定单元，用于根据所述第一参数和所述主叫占比对应的第一权重值、所述第二参数和所述主叫集中度对应的第二权重值、所述第三参数和所述被叫集中度对应的第三权重值、所述第四参数和所述平均通话时长对应的第四权重值、所述第五参数和所述日均流量对应的第五权重值，确定所述目标电话标识对应的目标参数。

8.根据权利要求6或7所述的骚扰诈骗电话识别装置，其特征在于，所述装置还包括：获取单元；

所述获取单元，用于获取目标时间段中的目标投诉工单数量与投诉工单总数量；

所述确定单元，用于根据所述目标投诉工单数量和所述投诉工单总数量，确定所述目标阈值，所述目标投诉工单数量为电话标识被确定为骚扰诈骗电话的标识所产生的投诉工单数量。

9.根据权利要求8所述的骚扰诈骗电话识别装置，其特征在于，所述装置还包括：处理单元；

所述确定单元，用于确定所述目标投诉工单数量与所述投诉工单总数量的目标比值；

所述处理单元，用于当确定所述目标比值大于历史比值、且所述目标比值与所述历史比值的差值大于第六阈值时，减小历史阈值得到所述目标阈值，所述历史比值为在目标时间段之前的历史时间段中，历史目标投诉工单数量与历史投诉工单总数量的比值；

所述处理单元，用于当确定所述目标比值小于所述历史比值、且所述历史比值与所述目标比值的差值大于所述第六阈值时，增大所述历史阈值得到所述目标阈值。

10.根据权利要求6或7所述的骚扰诈骗电话识别装置，其特征在于，所述装置还包括：处理单元；

所述处理单元，用于当确定所述目标参数大于所述目标阈值、且所述目标电话标识不属于白名单中的电话标识时，向所述目标电话标识发送认证信息，所述白名单中存有多个电话标识，用于标识非骚扰诈骗电话；

所述确定单元，用于当所述目标电话标识未进行认证时，确定所述目标电话标识为骚扰诈骗电话的标识。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括计算机执行指令，当所述电子设备运行时，处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述电子设备执行权利要求1-5中任一项所述的一种骚扰诈骗电话识别方法。

12.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被计算机执行时使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的一种骚扰诈骗电话识别方法。

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