CN116456028B - 一种语音电话防骚扰的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种语音电话防骚扰的方法及系统，其方法包括：将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；当不存在匹配结果时，定位呼叫来电的来电源头，并判断来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；当存在匹配结果时，提取匹配表，并对匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，实现对来电码的有效以及精准拦截。

Description

一种语音电话防骚扰的方法及系统

技术领域

本发明涉及通信应用技术领域，特别涉及一种语音电话防骚扰的方法及系统。

背景技术

在生活中很多人都有可能遇到被他人骚扰的情况，比如电话骚扰，会在用户处于工作时或者任何一个时间阶段接收到该骚扰电话，会对用户造成严重影响，且针对电话骚扰问题，一般是通过互联网用户对来电码进行举报标记，以此对来电码进行骚扰确定，并在电话拨通之后，显示骚扰电话字样，由用户手动挂断，此种拦截方式较为单一且不精准。

因此，本发明提出一种语音电话防骚扰的方法及系统。

发明内容

本发明提供一种语音电话防骚扰的方法及系统，用以通过将来电码与记录表进行匹配，来从匹配结果以及不匹配结果两种情况分别进行分析，向对应来电码配置标签，实现对来电码的有效以及精准拦截。

本发明提供一种语音电话防骚扰的方法，包括：

步骤1：将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

步骤2：当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

步骤3：当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

步骤4：当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

步骤5：对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码。

优选的，所述记录映射表包括：用户的通讯录以及所述用户从开始使用同个号码时刻所记录的所有通话记录信息。

优选的，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质，包括：

自动追踪并锁定所述呼叫来电的来电通信地址，并确定所述来电通信地址所属的第三方；

从记录数据库中调取所述第三方在预设时间段内的所有主动通信记录；

对每条主动通信信息中的呼叫方以及被呼叫方进行接听行为分析，得到对应呼叫方的主动行为类型，并基于所有主动通信记录，得到针对同个呼叫方的所有行为类型；

对同个呼叫方的所有行为类型进行类型划分，得到行为子集合，并按照同个行为类型对所有行为子集合进行行为提取，得到同个行为类型的行为子列表，其中，所述行为子列表包括：不同呼叫方所对应同个行为类型的呼叫集；

根据行为子列表构建行为子数组；

根据所述行为子数组，确定每个行为类型的第一属性，并获取得到第三方的第二属性，同时，根据所述行为子集合，确定每个呼叫方的第三属性；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性为同个属性，且所述同个属性为恶劣属性时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的营销标签；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性不为同个属性，且第二属性为恶劣属性时，确定所述第二属性的第一权重以及第三属性的第二权重；

当所述第一权重小于第二权重时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的第一营销标签；

当所述第一权重等于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第二营销标签以及与第三属性匹配的第三营销标签；

当所述第一权重大于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第四营销标签以及与第三属性匹配的第五营销标签，其中，所述第四营销标签的营销概率大于第五营销标签的营销呼叫概率。

优选的，确定所述第二属性的第一权重，包括：

获取每个第一属性的属性偏向值，其中，当所述第一属性属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为1，当所述第一属性不属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为0；

根据所有属性偏向值，统计为0的第一个数以及统计为1的第二个数；

当为1的第二个数大于为0的第一个数时，判定第三方的第二属性为恶劣属性；

当所述第二属性为恶劣属性时，计算所述第二属性的第一权重：

其中，Y1表示为第一权重；p_i1表示为第i1个行为类型的呼叫总次数；p_i1，you表示为第i1个行为类型的无效呼叫次数；y_i1表示为第i1个第一属性的属性偏向值；u_max表示恶劣范围的最大值：u_min表示恶劣范围的最小值；u_i1表示第i1个第一属性基于恶劣范围的当下值；n3表示第二个数；n1表示行为类型的总个数。

优选的，确定第三属性的第二权重，包括：

确定与所述第三属性匹配的行为子集合中每个行为类型对应的呼叫总次数p1_j1，zong以及无效总次数p1_j1，并得到每个行为类型对应的无效呼叫概率其中，j1的取值范围为[1，n2]，其中n2表示为所述第三属性匹配的行为子集合中的总类型数；

对所有进行大小排序，并从中筛选前/>个行为类型，计算所述第三属性的第二权重；

其中，[]表示对的取整。

优选的，当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，包括：

标定所述同个匹配表中接通时间大于第一预设时间的第一条目，并将所述第一条目的条目数量作为初始接通次数；

标定所述同个匹配表中未接通的第二条目，并将所述第二条目的数量作为初始未接通次数；

标定所述同个匹配表中接通时间小于第一预设时间的第三条目；

基于第二条目与第三条目以及与对应条目匹配的时间点，得到初始分析阵列；

从与用户端所绑定的使用平台，调取与所述第三条目的时间点一致以及与所述第三条目的时间点邻近的平台操作行为，并构建针对同个时间点的行为集合；

将所述行为集合输入到第一假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第一假性忙碌标签，同时，从所述初始分析阵列中获取与所述同个时间点相邻的左集合以及右集合，并同时输入到第二假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第二假性忙碌标签；

将所述第一假性忙碌标签以及第二假性忙碌标签与预设标签表进行映射，获取得到对应时间点的最终结果，其中，所述最终结果为：无效拒绝或有效拒绝；

将无效拒绝的出现次数与初始接通次数进行叠加，得到接通次数；

将有效拒绝的出现次数与初始未接通次数进行叠加，得到未接通次数。

优选的，构建针对同个时间点的行为集合，包括：

获取与所述第三条目的时间点一致的第一操作行为以及获取与所述第三条目的时间点相邻的第二操作行为；

按照时间顺序，将所述第一操作行为以及第二操作行为进行时间排序，得到行为集合，其中，每个操作行为都设置有行为类型。

优选的，对接通次数中的最长通话录音进行识别，包括：

从所述匹配表中筛选最长通话录音，并对所述最长通话录音进行文本转换；

对文本转换结果进行骚扰关键词以及人物关系关键词的提取；

构建目标骚扰函数S(f1，f2，f3，f4)，其中，f1表示接通次数；f2表示未接通次数；f3表示提取的骚扰关键词；f4表示提取的人物关系关键词；

建立第一比较条件：

建立第二比较条件：f3→Y1＝w1，f4→Y2＝w2，且w1、w2∈R0；

其中，f3→Y1＝w1表示骚扰关键词与骚扰数据库Y1的匹配关系为w1；f4→Y2＝w2表示人物关系关键词与人物数据库Y2的匹配关系为w2；w1、w2∈R0表示匹配关系w1与匹配关系w2属于判别表R0；

当所述第一比较条件与第二比较条件都成立时，判定符合骚扰条件。

优选的，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码，包括：

对设置有骚扰标签的来电码进行字符一致性区分，并对每个区分结果中的每个来电码进行首尾对齐处理；

根据首尾对齐处理结果，来对同列的相同字符进行不同颜色的标定统计，并获取得到骚扰来电码的字符规律，并进行存储来用于后续阻拦。

本发明提供一种语音电话防骚扰的系统，包括：

匹配模块，用于将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

源头定位模块，用于当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

表提取模块，用于当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

标签配置模块，用于当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

防骚扰阻拦模块，用于对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种语音电话防骚扰的方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种语音电话防骚扰的系统的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本发明提供一种语音电话防骚扰的方法，如图1所示，包括：

步骤1：将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

步骤2：当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

步骤3：当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

步骤4：当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

步骤5：对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码。

优选的，所述记录映射表包括：用户的通讯录以及所述用户从开始使用同个号码时刻所记录的所有通话记录信息。

该实施例中，呼叫来电的来电码指的是呼叫方的电话号码，记录映射表指的是需要接听电话的用户方的通讯记录。

该实施例中，来电源头指的是呼叫来电属于第三方，比如是公司a的专属来电等。

该实施例中，源头性质包含恶劣营销性质以及非恶劣营销性质。

该实施例中，匹配表指的是从记录映射表中提取出来的通讯记录所构成的表格，比如，记录映射表中存在，针对电话1的通讯记录1、2、3，针对电话3的通讯记录5、6、7，此时，来电码为电话1，此时，就基于通讯记录1、2、3构成匹配表。

该实施例中，接通次数指的是基于匹配表所确定出来的有效接通次数；

拒绝次数指的是基于匹配表所确定出来的有效拒绝次数，在该过程中，会存在短时接听的情况，通过对短时接听的情况进行分析，来将对应的次数分别归到有效接通次数以及有效拒绝次数中。

比如，通讯记录1、2、3，中，记录1为有效接通，记录2为短时接通，记录3为拒绝接通，此时，通过对记录2进行分析，确定出记录2可以归为拒绝接通一类中，因此，得到的接通次数为1，拒绝次数为2。

该实施例中，确定结果与识别结果指的是对接通次数与拒绝次数所设定的一个比较条件，以及对识别结果设置的一个比较条件，如果这两个条件都满足，此时，就视为满足骚扰条件，且针对确定结果的骚扰条件与次数比值相关，且针对识别结果的骚扰条件与人物关系以及骚扰关键词有关。

该实施例中，骚扰码识别规则，是通过对来电码进行首对齐，来进行每列字符的确定，因为构建规则的前提是所使用到的来电码都是带有骚扰标签的，所以，通过对每列字符的相同情况，来总结出需要进行拦截的号码，比如：

来电码1：03576899012

来电码2：03576890921

来电码3：03576872980

其中，前6个字符是一样的，且每个来电码都配置有骚扰标签，因此，将存在与前6个字符一样的其余来电码也视为骚扰码。

上述技术方案的有益效果是：通过将来电码与记录表进行匹配，来从匹配结果以及不匹配结果两种情况分别进行分析，向对应来电码配置标签，实现对来电码的有效以及精准拦截。

实施例2：

基于实施例1的基础上，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质，包括：

自动追踪并锁定所述呼叫来电的来电通信地址，并确定所述来电通信地址所属的第三方；

从记录数据库中调取所述第三方在预设时间段内的所有主动通信记录；

对每条主动通信信息中的呼叫方以及被呼叫方进行接听行为分析，得到对应呼叫方的主动行为类型，并基于所有主动通信记录，得到针对同个呼叫方的所有行为类型；

对同个呼叫方的所有行为类型进行类型划分，得到行为子集合，并按照同个行为类型对所有行为子集合进行行为提取，得到同个行为类型的行为子列表，其中，所述行为子列表包括：不同呼叫方所对应同个行为类型的呼叫集；

根据行为子列表构建行为子数组；

根据所述行为子数组，确定每个行为类型的第一属性，并获取得到第三方的第二属性，同时，根据所述行为子集合，确定每个呼叫方的第三属性；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性为同个属性，且所述同个属性为恶劣属性时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的营销标签；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性不为同个属性，且第二属性为恶劣属性时，确定所述第二属性的第一权重以及第三属性的第二权重；

当所述第一权重小于第二权重时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的第一营销标签；

当所述第一权重等于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第二营销标签以及与第三属性匹配的第三营销标签；

当所述第一权重大于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第四营销标签以及与第三属性匹配的第五营销标签，其中，所述第四营销标签的营销概率大于第五营销标签的营销呼叫概率。

该实施例中，来电通信地址指的是该呼叫来电的通信地址，每个第三方公司都有其匹配的来电唯一地址，可以有效的确定出该呼叫来电所属的第三方。

该实施例中，记录数据库中包含第三方公司中每台座机的所有呼出通信记录，因此，可以根据预设时间段，来得到主动通信记录，比如，该记录数据库是包含2022年整年的通信记录在内，预设时间段是2022年12月份的，因此，只需要调取12月份的通信记录即可，并作为主动通信记录。

该实施例中，呼叫方是主动呼叫的一方，就是第三方公司，被呼叫方指的是第三方公拨打后需要接通的用户，接听行为分析指的是对呼叫方与被呼叫方两者之间的通信信息进行识别，来确定呼叫方的行为类型，行为类型可能是：营销类型、回访类型、咨询类型等，因此，同个座机(同个呼叫方)就会存在多种行为类型。

该实施例中，比如，呼叫方1：行为类型1、2，得到行为子集合也就是针对行为类型1和2的；

呼叫方2：行为类型2、3，得到行为子集合也就是针对行为类型2和3的；

此时，就根据行为类型1进行行为提取，得到的行为子列表包含呼叫方1中的行为类型1包含的集合，以及呼叫方2的行为类型1包含的集合，列表是为了将相关进行先统计出来，完后在按照数组的形式进行展示。

该实施例中，比如针对行为类型a的行为子数组，即为：{行为类型a，[呼叫方1，呼叫集1]，[呼叫方2，呼叫集2]，…，[呼叫方n，呼叫集n]}。

该实施例中，由于每个行为子数据所对应的行为类型一致，但是具体对应的呼叫方以及呼叫集是不一样的，因此，可以初步根据行为类型所属于是否为营销的性质，来确定第三方的第二属性，比如，行为类型a1对应的行为子数组，确定出的第一属性为可能存在营销性质；行为类型a2对应的行为子数组，确定出的第一属性为不存在营销性质；行为类型a3对应的行为子数组，确定出的第一属性为极大程度存在恶劣营销性质；行为类型a4对应的行为子数组，确定出的第一属性为极大程度存在恶劣营销性质；最后，所确定出的第三方的第二属性为存在恶劣营销性质。

该实施例中，行为子集合指的是针对同个呼叫方所包含不同行为类型的行为在内的，比如，呼叫方1包含行为类型a1、a2，其中，根据行为类型a2的呼叫集，来确定出为非营销性质，根据行为类型a1的呼叫集，来确定出为非营销性质，此时，第三属性为非营销性质。

该实施例中，通信信息不一样，对应的行为类型就可能存在不一样。

该实施例中，第一属性、第二属性以及第三属性都与营销与否性质有关。

该实施例中，行为子数组是将同新闻给类型的所有呼叫集罗列到一起，来综合分析行为类型的属性，行为子集合是将同个呼叫方所涉及到的通信信息以及行为类型进行分析，来得到呼叫方的属性。

该实施例中，属性也就是为营销属性或者非营销属性(恶劣属性或者非恶劣属性)。

该实施例中，第一权重是基于不同行为类型的无效呼叫次数、呼叫总次数以及相关的恶劣范围基础计算得到的，第二权重是基于无效呼叫概率为基础计算得到的。

该实施例中，第一营销标签为恶劣性质的营销标签，第二营销标签与第三营销标签都为恶劣性质的营销标签；

该实施例中，第四营销标签为恶劣性质的营销标签，第五营销标签可能为恶劣性质的营销标签也可能是非恶劣性质的营销标签亦或者是非营销标签，此时，由于呼叫方存在恶劣性质的营销标签，也就是第五营销标签，所以，该呼叫方并不是百分之百的骚扰，会存在非骚扰的一个概率，但是，该概率是低于第四营销标签对应的骚扰概率的，比如，第四营销标签对应的骚扰概率为80％，第五营销标签对应的非骚扰概率为20％，当设置有第四营销标签与第五营销标签的呼叫方进行呼叫时，在10次呼叫中存在随机的两次是不需要进行阻拦的，剩余8次需要阻拦，因为，第一权重大于第二权重，所以，第四营销标签的营销概率大于第五营销标签的营销呼叫概率。

上述技术方案的有益效果是：通过锁定来电通信地址，来确定第三方，且通过调取第三方的通信记录以及接通行为的分析，得到同个呼叫方的行为子集合以及同个行为类型的行为子数组，来通过对第三方以及呼叫方设置属性以及属性判断，有效的设置匹配的营销标签，为后续对呼叫方的电话进行阻拦提供有效基础，保证阻拦的合理性，进一步提高拦截的精准性。

实施例3：

基于实施例2的基础上，确定所述第二属性的第一权重，包括：

获取每个第一属性的属性偏向值，其中，当所述第一属性属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为1，当所述第一属性不属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为0；

根据所有属性偏向值，统计为0的第一个数以及统计为1的第二个数；

当为1的第二个数大于为0的第一个数时，判定第三方的第二属性为恶劣属性；

当所述第二属性为恶劣属性时，计算所述第二属性的第一权重：

其中，Y1表示为第一权重；p_i1表示为第i1个行为类型的呼叫总次数；p_i1，you表示为第i1个行为类型的无效呼叫次数；yi₁表示为第i1个第一属性的属性偏向值；u_max表示恶劣范围的最大值；u_min表示恶劣范围的最小值；u_i1表示第i1个第一属性基于恶劣范围的当下值；n3表示第二个数；n1表示行为类型的总个数。

该实施例中，由于每个属性都有其所属于的范围，第一属性为恶劣营销属性或者非恶劣营销属性或者非营销属性等。

该实施例中，第一属性是确定的每个行为子数组所对应行为类型的属性，比如，行为类型a1的属性偏向值为1，行为类型a2的属性偏向值为1，行为类型a3的属性偏向值为0等，因此，可以得到第一个数为1，第二个数为2。

该实施例中，虽然每个属性可能会为恶劣属性，但是所存在的恶劣程度也可能是不一样的，所以，会存在一个恶劣范围。

该实施例中，恶劣范围是预先设置的好的，存在边界值，即为最大值和最小值，因为属性对应的恶劣程度不一样，所以，会存在属性的当下恶劣值。

该实施例中，属性的当下恶劣值是根据第一属性所对应的行为子数组中所有呼叫集来综合分析得到的，也就是所有的呼叫集中的恶劣情况都偏向严重，对应的当下恶劣值就大，如果只是存在部分有偏向轻微的恶劣情况，对应的当下恶劣值就小，主要是以呼叫集包含的通信信息为基础来分析得到的。

上述技术方案的有益效果是：通过确定属性偏向值以及1与0的个数统计，有效的对第二属性进行判定，且通过公式，实现对第二属性权重的有效计算，为后续进行营销标签的设置提供基础，进一步保证拦截的精准性。

实施例4：

基于实施例2的基础上，确定第三属性的第二权重，包括：

确定与所述第三属性匹配的行为子集合中每个行为类型对应的呼叫总次数p1_j1，zong以及无效总次数p1_j1，并得到每个行为类型对应的无效呼叫概率其中，j1的取值范围为[1，n2]，其中n2表示为所述第三属性匹配的行为子集合中的总类型数；

对所有进行大小排序，并从中筛选前/>个行为类型，计算所述第三属性的第二权重；

其中，[]表示对的取整。

上述技术方案的有益效果是：通过确定呼叫总次数以及无效总次数，进而通过对比值的小排序，来计算第三属性的第二权重，为设置营销标签提供有效基础，进一步保证拦截的精准性。

实施例5：

基于实施例1的基础上，当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，包括：

标定所述同个匹配表中接通时间大于第一预设时间的第一条目，并将所述第一条目的条目数量作为初始接通次数；

标定所述同个匹配表中未接通的第二条目，并将所述第二条目的数量作为初始未接通次数；

标定所述同个匹配表中接通时间小于第一预设时间的第三条目；

基于第二条目与第三条目以及与对应条目匹配的时间点，得到初始分析阵列；

从与用户端所绑定的使用平台，调取与所述第三条目的时间点一致以及与所述第三条目的时间点邻近的平台操作行为，并构建针对同个时间点的行为集合；

将所述行为集合输入到第一假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第一假性忙碌标签，同时，从所述初始分析阵列中获取与所述同个时间点相邻的左集合以及右集合，并同时输入到第二假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第二假性忙碌标签；

将所述第一假性忙碌标签以及第二假性忙碌标签与预设标签表进行映射，获取得到对应时间点的最终结果，其中，所述最终结果为：无效拒绝或有效拒绝；

将无效拒绝的出现次数与初始接通次数进行叠加，得到接通次数；

将有效拒绝的出现次数与初始未接通次数进行叠加，得到未接通次数。

该实施例中，第一预设时间指的是2秒，每个通信记录都可以视为一个条目，比如，第一条目包括：01、02、03、08，第二条目包括：05、06，第三条目为：04、07。

初始分析阵列[条目05，t1条目04，t3条目06，t2条目07，t4]。

该实施例中，使用平台指的是用户端(手机端、电脑端)等来确定用户在不同时间点的操作信息，比如，系统录入、检索操作等。

该实施例中，获取与t3以及t4时间点一致的平台的操作行为或者是[t31，t32]以及[t41，t42]中获取平台操作行为，其中，t3在[t31，t32]时间段中，t4在[t41，t42]时间段中。

同个时间点的行为集合也就是指的是时间点一致以及时间点临近的平台操作行为组合得到的。

该实施例中，第一假性分析模型、第二假性分析模型是预先设置好的。

第一假性分析模型是基于不同的预设行为集合以及与该行为集合所对应的假性忙碌结果为样本训练得到的，因此，可以得到行为集合的假性忙碌标签，比如：

行为集合包括：行为1、2，通过第一假性分析模型所配置得到的第一假性忙碌标签为标签1(假忙碌等级2)，条目04，t3的左集合为t31时刻之前得到的集合，右集合为t32时刻之后得到的集合，比如，左集合与条目05，t1相关，右集合与条目06，t2相关。

第二假性分析模型是基于不同组合的预设行为集合以及不同组合所对应的假性忙碌结果为样本训练得到的，因此，可以得到左集合以及右集合的假性忙碌标签，如果为标签2则为(假忙碌等级1)，此时，就实现对算是接通行为的有效区分。

该实施例中，预设映射表是包括不同组合的假忙碌等级以及所匹配的结果在内的，假性忙碌等级2、假性忙碌等级1-无效拒绝；

假性忙碌等级3、假性忙碌等级4-有效拒绝；

只要存在的组合中存在假性忙碌等级大于3或等于3，则视为有效拒绝，否则视为无效拒绝。

上述技术方案的有益效果是：通过对匹配表中的不同条目进行分类，且后续通过对短时接通行为进行单独的假性忙碌分析以及左右集合相组合的假性忙碌分析，来得到针对算是接通行为的两个假性忙碌标签，且通过与预设标签表进行映射，来得到最后结果，为无效与有效拒绝提供基础，保证次数的真实性。

实施例6：

基于实施例5的基础上，构建针对同个时间点的行为集合，包括：

获取与所述第三条目的时间点一致的第一操作行为以及获取与所述第三条目的时间点相邻的第二操作行为；

按照时间顺序，将所述第一操作行为以及第二操作行为进行时间排序，得到行为集合，其中，每个操作行为都设置有行为类型。

该实施例中，行为类型的设置是为了对有效和无效拒绝提供基础。

上述技术方案的有益效果是：通过获取时间点一致的行为以及时间点相邻的行为，进而通过时间排序来得到行为集合，为次数归类提供有效基础。

实施例7：

基于实施例1的基础上，对接通次数中的最长通话录音进行识别，包括：

从所述匹配表中筛选最长通话录音，并对所述最长通话录音进行文本转换；

对文本转换结果进行骚扰关键词以及人物关系关键词的提取；

构建目标骚扰函数S(f1，f2，f3，f4)，其中，f1表示接通次数；f2表示未接通次数；f3表示提取的骚扰关键词；f4表示提取的人物关系关键词；

建立第一比较条件：

建立第二比较条件：f3→Y1＝w1，f4→Y2＝w2，且w1、w2∈R0；

其中，f3→Y1＝w1表示骚扰关键词与骚扰数据库Y1的匹配关系为w1；f4→Y2＝w2表示人物关系关键词与人物数据库Y2的匹配关系为w2；w1、w2∈R0表示匹配关系w1与匹配关系w2属于判别表R0；

当所述第一比较条件与第二比较条件都成立时，判定符合骚扰条件。

该实施例中，骚扰数据库、人物数据库都是预先设置好的，该骚扰数据库中包括不同的骚扰词汇、该人物数据库中包括不同的呼叫方与被呼叫方的人物关系在内，因此，可以通过f3与f4来分别获取存在的匹配关系。

该实施例中，匹配关系w1指的是所存在的骚扰关键词与骚扰数据库中可能会存在一致的骚扰词汇，来确定骚扰词汇出现的个数以及不同骚扰词汇的骚扰程度。

该实施例中，匹配关系w2指的是所存在的人物关系关键词与人物数据库中预先设定的人物关系之间的匹配程度，进而来确定所匹配的人物关系的对于是否存在骚扰的影响情况。

该实施例中，R0指的是判别表，是包含不同匹配关系w1和匹配关系w2以及与之对应的骚扰结果在内，如果匹配关系w1和匹配关系w2都定义为骚扰，则属于R0，否则，不属于R0。

上述技术方案的有益效果是：通过对最长通话录音进行识别以及建立第一比较条件和第二比较条件，为判断是否符合骚扰条件提供基础，为后续进行拦截的精准性提供基础。

实施例8：

基于实施例1的基础上，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码，包括：

对设置有骚扰标签的来电码进行字符一致性区分，并对每个区分结果中的每个来电码进行首尾对齐处理；

根据首尾对齐处理结果，来对同列的相同字符进行不同颜色的标定统计，并获取得到骚扰来电码的字符规律，并进行存储来用于后续阻拦。

该实施例中，字符规律指的是是否存在字符一致，进而来确定字符出现规律，比如：

来电码1：03576899012

来电码2：03576890921

来电码3：03576872980

其中，035768即为字符规律，当存在035768时，就进行主动拦截。

上述技术方案的有益效果是：通过字符一致性区分，有效对字符长短一致的来电码进行归类，且通过对来电码进行首尾对齐处理，来对相同字符进行标定统计，得到字符归类，为后续阻拦提供基础，进一步保证拦截的精准性。

实施例9：

本发明提供一种语音电话防骚扰的系统，如图2所示，包括：

匹配模块，用于将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

源头定位模块，用于当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

表提取模块，用于当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

标签配置模块，用于当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

防骚扰阻拦模块，用于对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码。

上述技术方案的有益效果是：通过将来电码与记录表进行匹配，来从匹配结果以及不匹配结果两种情况分别进行分析，向对应来电码配置标签，实现对来电码的有效以及精准拦截。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种语音电话防骚扰的方法，其特征在于，包括：

步骤1：将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

步骤2：当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

步骤3：当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

步骤4：当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

步骤5：对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码；

其中，当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，包括：

标定同个匹配表中接通时间大于第一预设时间的第一条目，并将所述第一条目的条目数量作为初始接通次数；

标定所述同个匹配表中未接通的第二条目，并将所述第二条目的数量作为初始未接通次数；

标定所述同个匹配表中接通时间小于第一预设时间的第三条目；

基于第二条目与第三条目以及与对应条目匹配的时间点，得到初始分析阵列；

从与用户端所绑定的使用平台，调取与所述第三条目的时间点一致以及与所述第三条目的时间点邻近的平台操作行为，并构建针对同个时间点的行为集合；

将所述行为集合输入到第一假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第一假性忙碌标签，同时，从所述初始分析阵列中获取与所述同个时间点相邻的左集合以及右集合，并同时输入到第二假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第二假性忙碌标签；

将所述第一假性忙碌标签以及第二假性忙碌标签与预设标签表进行映射，获取得到对应时间点的最终结果，其中，所述最终结果为：无效拒绝或有效拒绝；

将无效拒绝的出现次数与初始接通次数进行叠加，得到接通次数；

将有效拒绝的出现次数与初始未接通次数进行叠加，得到未接通次数。

2.如权利要求1所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，所述记录映射表包括：用户的通讯录以及所述用户从开始使用同个号码时刻所记录的所有通话记录信息。

3.如权利要求1所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质，包括：

自动追踪并锁定所述呼叫来电的来电通信地址，并确定所述来电通信地址所属的第三方；

从记录数据库中调取所述第三方在预设时间段内的所有主动通信记录；

对每条主动通信信息中的呼叫方以及被呼叫方进行接听行为分析，得到对应呼叫方的主动行为类型，并基于所有主动通信记录，得到针对同个呼叫方的所有行为类型；

对同个呼叫方的所有行为类型进行类型划分，得到行为子集合，并按照同个行为类型对所有行为子集合进行行为提取，得到同个行为类型的行为子列表，其中，所述行为子列表包括：不同呼叫方所对应同个行为类型的呼叫集；

根据行为子列表构建行为子数组；

根据所述行为子数组，确定每个行为类型的第一属性，并获取得到第三方的第二属性，同时，根据所述行为子集合，确定每个呼叫方的第三属性；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性为同个属性，且所述同个属性为恶劣属性时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的营销标签；

当同个呼叫方的第三属性与第二属性不为同个属性，且第二属性为恶劣属性时，确定所述第二属性的第一权重以及第三属性的第二权重；

当所述第一权重小于第二权重时，向对应呼叫方设置与第三属性匹配的第一营销标签；

当所述第一权重等于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第二营销标签以及与第三属性匹配的第三营销标签；

当所述第一权重大于第二权重时，向对应呼叫方设置与第二属性匹配的第四营销标签以及与第三属性匹配的第五营销标签，其中，所述第四营销标签的营销概率大于第五营销标签的营销呼叫概率。

4.如权利要求3所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，确定所述第二属性的第一权重，包括：

获取每个第一属性的属性偏向值，其中，当所述第一属性属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为1，当所述第一属性不属于恶劣范围时，对应的属性偏向值为0；

根据所有属性偏向值，统计为0的第一个数以及统计为1的第二个数；

当为1的第二个数大于为0的第一个数时，判定第三方的第二属性为恶劣属性；

当所述第二属性为恶劣属性时，计算所述第二属性的第一权重：

其中，Y1表示为第一权重；p_i1表示为第i 1个行为类型的呼叫总次数；p_i1,you表示为第i1个行为类型的无效呼叫次数；y_i1表示为第i1个第一属性的属性偏向值；u_max表示恶劣范围的最大值；u_min表示恶劣范围的最小值；u_i1表示第i1个第一属性基于恶劣范围的当下值；n3表示第二个数；n1表示行为类型的总个数。

5.如权利要求3所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，确定第三属性的第二权重，包括：

确定与所述第三属性匹配的行为子集合中每个行为类型对应的呼叫总次数p1_j1,zong以及无效总次数p1_j1，并得到每个行为类型对应的无效呼叫概率其中，j1的取值范围为[1，n2]，其中n2表示为所述第三属性匹配的行为子集合中的总类型数；

对所有进行大小排序，并从中筛选前/>个行为类型，计算所述第三属性的第二权重；

其中，[]表示对的取整。

6.如权利要求1所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，构建针对同个时间点的行为集合，包括：

获取与所述第三条目的时间点一致的第一操作行为以及获取与所述第三条目的时间点相邻的第二操作行为；

按照时间顺序，将所述第一操作行为以及第二操作行为进行时间排序，得到行为集合，其中，每个操作行为都设置有行为类型。

7.如权利要求1所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，对接通次数中的最长通话录音进行识别，包括：

从所述匹配表中筛选最长通话录音，并对所述最长通话录音进行文本转换；

对文本转换结果进行骚扰关键词以及人物关系关键词的提取；

构建目标骚扰函数S(f1,f2,f3，f4),其中，f1表示接通次数；f2表示未接通次数；f3表示提取的骚扰关键词；f4表示提取的人物关系关键词；

建立第一比较条件：

建立第二比较条件：f3→γ1＝w1,f4→γ2＝w2，且w1、w2∈R0；

其中，f3→γ1＝w1表示骚扰关键词与骚扰数据库γ1的匹配关系为w1；f4→γ2＝w2表示人物关系关键词与人物数据库γ2的匹配关系为w2；w1、w2∈R0表示匹配关系w1与匹配关系w2属于判别表R0；

当所述第一比较条件与第二比较条件都成立时，判定符合骚扰条件。

8.如权利要求1所述的语音电话防骚扰的方法，其特征在于，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码，包括：

对设置有骚扰标签的来电码进行字符一致性区分，并对每个区分结果中的每个来电码进行首尾对齐处理；

根据首尾对齐处理结果，来对同列的相同字符进行不同颜色的标定统计，并获取得到骚扰来电码的字符规律，并进行存储来用于后续阻拦。

9.一种语音电话防骚扰的系统，其特征在于，包括：

匹配模块，用于将呼叫来电的来电码与记录映射表进行匹配；

源头定位模块，用于当不存在匹配结果时，定位所述呼叫来电的来电源头，并判断所述来电源头的源头性质是否为恶劣营销性质；

若是，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签；

若不是，向所述呼叫来电的来电码配置未骚扰标签；

表提取模块，用于当存在匹配结果时，提取匹配表，并对所述匹配表中的接通次数以及拒绝次数进行确定，同时，还对接通次数中的最长通话录音进行识别；

标签配置模块，用于当确定结果以及识别结果满足骚扰条件时，向所述呼叫来电的来电码配置骚扰标签，否则，配置未骚扰标签；

防骚扰阻拦模块，用于对配置骚扰标签的来电码自动进行防骚扰阻拦以及对配置未骚扰标签的来电码持续保持呼叫，其中，对配置有骚扰标签的来电码进行记录，构建骚扰码识别规则，进而识别后续来电码；

其中，表提取模块，用于：

标定同个匹配表中接通时间大于第一预设时间的第一条目，并将所述第一条目的条目数量作为初始接通次数；

标定所述同个匹配表中未接通的第二条目，并将所述第二条目的数量作为初始未接通次数；

标定所述同个匹配表中接通时间小于第一预设时间的第三条目；

基于第二条目与第三条目以及与对应条目匹配的时间点，得到初始分析阵列；

从与用户端所绑定的使用平台，调取与所述第三条目的时间点一致以及与所述第三条目的时间点邻近的平台操作行为，并构建针对同个时间点的行为集合；

将所述行为集合输入到第一假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第一假性忙碌标签，同时，从所述初始分析阵列中获取与所述同个时间点相邻的左集合以及右集合，并同时输入到第二假性分析模型中，向对应时间点的短时接通行为配置第二假性忙碌标签；

将所述第一假性忙碌标签以及第二假性忙碌标签与预设标签表进行映射，获取得到对应时间点的最终结果，其中，所述最终结果为：无效拒绝或有效拒绝；

将无效拒绝的出现次数与初始接通次数进行叠加，得到接通次数；

将有效拒绝的出现次数与初始未接通次数进行叠加，得到未接通次数。