【摘 要】
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近年来涉诈和骚扰等异常电话频发,严重影响了通信秩序,运营商对异常号码的打击势在必行.电话网络的拦截方式众多,传统的拦截方式决策多数采用静态规则的人工研判,缺乏对网络和号码动态变化的感知.本文提出一种具有拦截效果反馈的基于机器学习的拦截方式动态决策方法,提高了拦截决策的效率和拦截点选择的精准性,有效支撑起运营商业务线人员发起大量的异常号码拦截请求.
【机 构】
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中国电信战略与创新研究院,广东广州510630
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近年来涉诈和骚扰等异常电话频发,严重影响了通信秩序,运营商对异常号码的打击势在必行.电话网络的拦截方式众多,传统的拦截方式决策多数采用静态规则的人工研判,缺乏对网络和号码动态变化的感知.本文提出一种具有拦截效果反馈的基于机器学习的拦截方式动态决策方法,提高了拦截决策的效率和拦截点选择的精准性,有效支撑起运营商业务线人员发起大量的异常号码拦截请求.
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