[发明专利]一种识别呼叫中心骚扰电话的方法及系统

说明书

本发明公开了一种识别呼叫中心骚扰电话的方法及系统，具体为，先进行电话通话因子基准向量的建模，建模过程为：获取呼叫中心全量电话第一通话数据基础表，构建通话特征，生成第一通话特征宽表，生成通话因子挖掘表，生成电话号码的分类，其类中心确定为骚扰电话通话因子基准向量；然后进行骚扰电话识别，具体为：获取待识别电话的第二通话数据基础表；生成第二通话特征宽表，再生成待识别电话的通话因子向量，计算骚扰电话通话因子基准向量与通话因子向量之间的相似度。建模过程仅需要一次聚类和专家经验，此后不再需要人工参与，降低主观性；识别过程仅提取待识别电话的短周期通话数据，数据获取工作量小、运算量小、耗时短。

技术领域

本发明涉及电信行业所提供的呼叫中心服务技术领域，具体来说是一种识别呼叫中心骚扰电话的方法及系统。

背景技术

电信行业基础运营商为企业提供呼叫中心服务，企业通过租赁呼叫中心坐席实现集中化的客户运营，运营内容包括但不限于客户发展、客户关怀、客户维系等。呼叫中心为企业降低了运营成本，避免了不必要的重复建设，但个别企业利用呼叫中心向电信用户进行过度的电话营销，构成了事实上的电话骚扰，部分还涉及电话欺诈。

电信行业基础运营商需要对呼叫中心的企业进行监管，杜绝电话骚扰行为，但不良企业会通过假冒行业和伪造运营内容来绕过运营商的监管。

在以往的专利申请(CN201910548703.0)中，提出在获取客户通话数据的通话时间，通信对象、通信频次和通话时长作为主要的聚类特征后，利用K-means聚类算法对通话数据进行分类，确定骚扰电话所属分类，并对骚扰电话进行有效拦截，从而大大降低电话的骚扰频率，为客户提供最佳用户体验。但是该技术依然存在以下缺点：

1、每次识别都需要全量电话的长周期通话数据，数据获取工作量大、运算量大、耗时长；

2、每次识别都需要业务专家对聚类结果进行分析，人工参与度和主观性高；

3、每次识别的聚类结果可能存在很大差异，缺乏对骚扰电话稳定的通话特征刻画；

4、具有大量通话特征的情况时，聚类之间的差异性可解释性低，特别是骚扰电话分类主要特点无法描述。

发明内容

本发明所要解决的技术问题为现有技术中骚扰电话识别技术运算量、主观性强。

本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：

一种识别呼叫中心骚扰电话的方法，包括以下步骤：

先进行骚扰电话基准向量建模：

S01，获取呼叫中心全量电话在长周期内的第一通话数据基础表；

S02，基于S01中第一通话数据基础表，构建通话特征，生成第一通话特征宽表；

S03，基于S02通话特征宽表，使用因子分析降维，生成通话因子挖掘表；

S04，基于S03中的通话因子挖掘表，使用聚类算法，生成电话号码的分类；

S05，根据S04中K个分类的类中心，选出骚扰电话所属分类，其类中心确定为骚扰电话通话因子基准向量V_basic；

再进行骚扰电话识别：

S06，获取待识别电话在短周期内的第二通话数据基础表；

S07，基于S06中第二通话数据基础表，按S02中的通话特征构建方法，生成第二通话特征宽表，并使用S03中的因子得分计算模型M_fa，生成待识别电话的通话因子向量V_nbr；