分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113052270A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110503779.9

    申请日:2021-05-10

    Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取有害语音样本集;将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类,得到预测类别标签;在预设的分类层级中,确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类;根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中,对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级),然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类,目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度,进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度,能够有效的提高分类模型评价的准确度。

    一种基于滑动时间窗口聚合的电信诈骗电话的序列异常检测方法

    公开(公告)号:CN109587350B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201811373658.1

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于滑动时间窗口聚合的电信诈骗电话的序列异常检测方法,属于数据挖掘与机器学习和商务智能领域。首先构造训练用户数据集,回溯被叫用户全部通话记录,形成各被叫用户通话序列。利用cos相似度函数,计算序列结构相似度和统计特征相似度并进行线性组合,得到加和相似度。然后通过K‑Means聚类模型得到K类用户,构成独立的序列训练数据集,通过滑动时间窗口,形成K个训练集。最后在每个训练集上训练iForest模型,得到K个异常检测模型。每个被叫用户通过对应的异常检测模型识别异常,当最大值高于阈值h时,该被叫用户是高风险的被叫用户。每过固定时间段更新K‑Means模型和异常检测模型。本发明缓解了数据稀疏性问题,发现基于群组的异常特征。

    一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法

    公开(公告)号:CN110719592A

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201910992033.1

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法,包括:业务管理装置,将通话检测策略数据下发给汇聚装置,并接收汇聚装置上传的呼叫数据;汇聚装置,根据通话检测策略数据,从样本数据中提取特征信息,并加密,再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置;同时,将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置;前端接入装置,根据收到的通话检测策略数据,对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析,并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域,能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络,保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。

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