【摘 要】
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近年来,通过拨打电话、发送短信实施诈骗的违法行为屡屡出现,这给通信用户的日常工作与生活造成了一定的困扰甚至是威胁,有效识别并及时关停诈骗号码,成为各大运营商和公安部门亟待解决的问题。本文旨在通过数据挖掘技术,基于运营商用户多方面的通信行为数据建立预测精度较高且稳健的诈骗电话识别模型,并展开相关研究。本文先对诈骗电话识别问题已有的研究进行了梳理,并介绍了本文所用的研究方法。然后,以四川省某数据中心提
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近年来,通过拨打电话、发送短信实施诈骗的违法行为屡屡出现,这给通信用户的日常工作与生活造成了一定的困扰甚至是威胁,有效识别并及时关停诈骗号码,成为各大运营商和公安部门亟待解决的问题。本文旨在通过数据挖掘技术,基于运营商用户多方面的通信行为数据建立预测精度较高且稳健的诈骗电话识别模型,并展开相关研究。本文先对诈骗电话识别问题已有的研究进行了梳理,并介绍了本文所用的研究方法。然后,以四川省某数据中心提供的某运营商用户的通信数据为样本,在对数据进行特征工程之后,先基于探索性数据分析探究了不同类型通信用户在用户基础信息和行为特征上的一些差异;随后建立模型,先选择了三个异质且性能相对较好的算法随机森林、GBDT和XGBoost进行建模,并在此基础上尝试对单个模型利用Soft voting和Stacking两种集成方法进行集成以提高预测精度和稳定性;选用F1Score作为预测准确性的主要评价指标、PSI作为模型稳定的评价指标;最后输出基于最优模型得到的特征变量的重要性排序,并基于预测的用户诈骗概率对其诈骗风险级别进行了划分。本文的最终研究结果表明:基于Stacking思想将三种模型集成后的结果是最优的,其F1Score为87.87%,PSI为0.0028;由最优模型输出的变量的重要性排序可知,在诈骗电话识别中重要程度比较高的变量有用户通话记录为空的月份数、月均外呼人数、月均外呼次数、户下卡数、开户地是否未知等;在本次研究中,使用“预测概率等间隔阈值划分”方法进行诈骗风险级别划分的效果是最优的,基于此可以为通信或公安部门针对不同风险级别的诈骗用户实施不同程度的干预提供参考。
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