[发明专利]一种通信标识的特征确定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种通信标识的特征确定方法，其特征在于，包括：

获得待识别通信标识的属性信息；

将所述属性信息输入特征识别模型，其中，所述特征识别模型基于至少两类通信标识样本训练获得，所述至少两类通信标识样本对应至少两种特征类别，每个通信标识样本包含通信标识以及对应通信标识的属性信息；

基于所述特征识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的特征参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征识别模型为可信度识别模型，所述基于所述特征识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的特征参数，包括：

基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的可信度参数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的可信度参数，包括：

基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识所属的可信度类别，所述可信度类别即为所述可信度参数；和/或，

基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的可信度值；基于所述可信度值确定出所述可信度参数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述可信度值确定出所述可信度参数，包括：

基于所述可信度值确定出所述待识别通信标识所属的安全等级，将所述安全等级作为所述可信度参数。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可信度识别模型通过以下方式确定：

确定出所述至少两类通信标识样本中每类属性信息的属性特征在所述至少两种可信度类别中的每种类别出现的概率；

基于所述概率确定出贝叶斯模型作为所述可信度识别模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的可信度参数，包括：

基于所述可信度识别模型确定出所述待识别通信标识中的每类属性信息的属性特征在每种类别下出现的条件概率；

基于所述待识别通信标识的所有属性特征的所述条件概率确定出所述待识别通信标识在每个类别下的出现概率；

基于所述出现概率确定出所述可信度参数。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可信度识别模型通过以下方式确定：

将所述至少两类通信标识样本划分出正样本和负样本，所述正样本为可信度满足预设条件的样本，所述负样本为可信度不满足所述预设条件的样本；

采用所述正样本和所述负样本进行逻辑回归训练，从而获得逻辑回归模型作为所述可信度识别模型。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述可信度识别模型对所述属性信息进行识别，从而确定出所述待识别通信标识的可信度参数，包括：

基于所述待识别通信标识的属性信息确定出所述待识别通信标识的属性向量；

将所述属性向量输入所述逻辑回归模型获得逻辑回归结果；

基于所述逻辑回归结果确定出所述可信度参数。

9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述待识别通信标识的可信度参数之后，所述方法进一步包括：

判断所述待识别通信标识是否为无人号码；

如果所述待识别通信标识为所述无人号码，对所述待识别通信标识的所述可信度参数进行调整，以降低所述待识别通信标识的可信度等级。

10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述待识别通信标识的可信度参数之后，所述方法进一步包括：

获取电子设备的特征信息；

基于所述特征信息对所述可信度参数进行调整，将调整后的所述可信度参数提供给所述电子设备的用户。