[发明专利]一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法

说明书

一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法，包括：基于用户在一段时间内的通话信令，计算用户的通话特征指标，并构成每个用户的通话特征指标向量，同时，提取和用户在一段时间内存在通话关系的联系人作为用户的直接邻居，构成每个用户的直接邻居组；构建、并训练识别诈骗号码的图嵌入神经网络，其输入是目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量，输出是标识目标用户号码是否是疑似诈骗号码的标签信息；将待识别的目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量输入训练后的图嵌入神经网络，然后根据输出判断待识别的目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域，能基于诈骗电话“多点—点”的通联关系结构模式来实现诈骗号码的精准识别。

技术领域

本发明涉及一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法，属于信息技术领域。

背景技术

随着国家对通信信息诈骗技术防范工作不断深入，传统的电话诈骗得到了一定程度的遏制，但是犯罪团伙正在用复杂多变的手法开展新型诈骗。新型诈骗一般以团伙作案为基础，通常利用号码篡改，伪装等方式，针对特定个体展开有套路、有剧本的精准诈骗活动。在此过程中，典型的诈骗电话“点—多点”通联图转变为“多点—点”的通联关系，多点通联诈骗甚至跨境实施，单一国际关口的监测都无法还原欺诈模式的变化，这类欺诈活动通常会造成重大损失，具有极高的社会危害性。

面对这种稀疏、跨境融合的电话通联关系，传统的模板匹配、信令统计分析和单纯国际关口监测等针对单点欺诈呼叫行为检测的技术手段效果甚微，因此，如何基于诈骗电话“多点—点”的通联关系结构模式来实现对诈骗号码的精准识别，已成为技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法，能基于诈骗电话“多点—点”的通联关系结构模式来实现对诈骗号码的精准识别。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法，包括有：

步骤一、基于用户在一段时间内的通话信令，计算每个用户的多个通话特征指标，并由每个用户的所有通话特征指标构成每个用户的通话特征指标向量，同时，提取和用户在一段时间内存在通话关系的联系人作为用户的直接邻居，由每个用户的所有直接邻居构成每个用户的直接邻居组；

步骤二、构建、并训练识别诈骗号码的图嵌入神经网络，所述图嵌入神经网络的输入是目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量，输出是标识目标用户号码是否是疑似诈骗号码的标签信息，所述关联用户是目标用户的直接邻居，或不是目标用户的直接邻居；

步骤三、将待识别的目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量输入训练后的图嵌入神经网络，然后根据图嵌入神经网络的输出判断待识别的目标用户号码是否是疑似诈骗号码,

步骤二所构建的图嵌入神经网络包含有嵌入层、K个隐藏层和输出层，当输入目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量时，其计算过程如下：

步骤1、将输入的所有关联用户构成一个关联用户组，并为输入的目标用户构建K个邻居用户组：Z₁、Z₂、…、Z_K，其中，Z₁、Z₂、…或Z_K分别是目标用户的第1、2、…或K阶邻居用户组；

步骤2、将k设置为1，根据目标用户的直接邻居组，从关联用户组中挑选出目标用户的所有直接邻居作为目标用户的第1阶邻居用户，并将所有第1阶邻居用户添加到目标用户的第1阶邻居用户组中；

步骤3、将所有用户的通话特征指标向量经过图嵌入神经网络的嵌入层来获得各自初始的嵌入向量；

步骤4、根据目标用户在第1阶邻居用户组中的所有直接邻居的嵌入向量，更新目标用户的嵌入向量，然后将更新后的目标用户的嵌入向量输入至图嵌入神经网络的最后一个隐藏层中，最后将目标用户的嵌入向量更新为最后一个隐藏层的输出向量；