[发明专利]一种应用于电话号码分析的LR模型训练方法及使用方法

说明书

本发明提供了一种应用于电话号码分析的LR模型训练方法及使用方法，所述方法包括：获取样本数据，包括：第一数量个黑名单电话号码、第二数量个白名单电话号码；针对样本数据中的每一个电话号码，获取与每一个电话号码对应的多个权值：采用逻辑回归算法对样本数据中的每一个电话号码的每一个权值进行训练，根据迭代次数获得每一个权值对应的样本值，将样本值与对应权值进行乘积，并获得每权值与样本值的乘积之和，根据乘积之和确定样本分类误差率，并在误差率小于预设阈值时确定训练后模型为可用的逻辑回归模型。应用本发明实施例，提高了民警的办案效率和准确性。

技术领域

本发明涉及黑名单的电话号码分析技术领域，尤其涉及一种应用于电话号码分析的LR模型训练方法及使用方法。

背景技术

当今社会随着时代的进步和发展，电话也变得十分普及，在给人们生活带来便利的同时，也同样的危害着我们，其中电话诈骗是最常见的方式。以公安受理的案件为例，电话诈骗占了所有诈骗类案件的百分之六十以上，那么怎么侦破此类电话诈骗案就成为了公安民警很重要任务和工作。

电话诈骗具有一定的规律性，目前只是依靠一线民警的经验来侦破此类案件是远远不够的。同时，通过经验来侦破案件会导致准确率低、人力资源浪费和时间浪费的情况。如何通过智能方法有效地进行反电话诈骗，侦破各类电话诈骗，减少资源浪费，提高侦办案件效率，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于电话号码分析的LR模型训练方法及使用方法，旨在通过智能方法有效地进行反电话诈骗，侦破各类电话诈骗，减少资源浪费，提高侦办案件效率。

为了实现上述目的，本发明提供一种应用于电话号码分析的LR模型训练方法,所述方法包括：

获取样本数据，其中，所述样本数据包括：第一数量个黑名单电话号码、第二数量个白名单电话号码；

针对所述样本数据中的每一个电话号码，获取与每一个电话号码对应的多个权值：根据号码的归属地获取归属地权值、呼出电话次数不小于预设阈值的天数权值、使用基站的权值、归属地与总通话记录所对应的权值、短时通话的权值、关联号码的权值、相似号码的权值，其中，所述天数权值为呼出电话次数不小于预设阈值的天数与当月天数的比值，所述使用基站的权值为使用基站的个数除以该电话总通话记录数，所述归属地与总通话记录所对应的权值为主叫对端归属地总和除以该电话总通话记录数，所述短时通话的权值为通话时长小于预设时间的通话记录数除以该电话总通话记录数，所述关联号码的权值为与该号码关联的IMEI是否是黑名单，所述相似号码的权值为该号码的预设位数已属于黑名单的权值；

采用逻辑回归算法对样本数据中的每一个电话号码的每一个权值进行训练，根据迭代次数进行训练，训练中针对一个电话号码执行操作：根据迭代次数获得每一个权值对应的样本值，将样本值与对应权值进行乘积，并获得每权值与样本值的乘积之和，根据乘积之和确定样本分类误差率，并在误差率小于预设阈值时确定训练后模型为可用的逻辑回归模型。

一种实现方式中，所述方法还包括：

设置黑名单电话号码的权重值和白名单电话号码的权重值，并将每一个电话号码的权值与该电话号码对应的多个权值组成多维行向量；

将每一个电话号码对应的多维行向量组成矩阵；

所述采用逻辑回归算法对样本数据中的每一个电话号码的每一个权值进行训练的步骤，包括：

采用逻辑回归算法对所述矩阵中的每一个电话号码的每一个权值进行训练。

一种实现方式中，所述获取样本数据的步骤，包括：

获取一预设时间段内，同一批基站相同数量的第一数量个黑名单电话号码和第二数量个白名单电话号码。

本发明还提供一种应用于电话号码分析的LR模型使用方法，所述方法包括：