【摘要】：隨著人們的收入水平不斷提高,移動(dòng)通信業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,移動(dòng)終端的價(jià)格持續(xù)下降。截至2018年12月底,中國(guó)移動(dòng)的移動(dòng)終端總數(shù)為9.25億,中國(guó)電信的手機(jī)用戶總數(shù)為3.03億,中國(guó)聯(lián)通的手機(jī)用戶總數(shù)為3.15億,中國(guó)手機(jī)用戶總數(shù)已達(dá)到15.43億,可見(jiàn),手機(jī)已經(jīng)成為人們生活的必需品。移動(dòng)通信的快速發(fā)展為人們帶來(lái)了便利,同時(shí),也使一些人為了商業(yè)目的而進(jìn)行電話營(yíng)銷,騷擾和欺詐。甚至一些國(guó)內(nèi)外的團(tuán)體也使用移動(dòng)通信來(lái)促進(jìn)和傳播一些非法信息用于政治目的,導(dǎo)致騷擾電話的泛濫。它已成為用戶投訴電信運(yùn)營(yíng)商的重要原因之一,也對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的負(fù)荷造成了重大影響。為了創(chuàng)建綠色的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,對(duì)騷擾電話的識(shí)別成為考驗(yàn)政府、電信運(yùn)營(yíng)商、學(xué)術(shù)界需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題之一。本論文研究的對(duì)象是通過(guò)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)識(shí)別騷擾電話行為的特征。首先,以中國(guó)移動(dòng)NO.7信令數(shù)據(jù)為分析對(duì)象,從某省移動(dòng)公司的業(yè)務(wù)支撐網(wǎng)、網(wǎng)管網(wǎng)、信令網(wǎng)、客服等系統(tǒng)中采集各類和用戶相關(guān)的通信數(shù)據(jù),使用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ);然后,利用分類數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),構(gòu)建疑似騷擾電話的分析模型,對(duì)用戶撥打電話的行為進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)識(shí)別撥打騷擾電話的行為;最后,通過(guò)自動(dòng)撥測(cè)等技術(shù)進(jìn)行回?fù)苋∽C,提供給電信運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)騷擾電話識(shí)別和封堵。本論文的技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)一是應(yīng)用分類挖掘技術(shù)中的貝葉斯算法對(duì)撥打騷擾的行為進(jìn)行篩選,應(yīng)用聚類挖掘技術(shù)分析騷擾電話的生命周期,從而保證利用有限資源實(shí)施高效的攔截。二是對(duì)疑似騷擾電話進(jìn)行自動(dòng)取證。本文實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)在中國(guó)移動(dòng)某省公司的試運(yùn)行結(jié)果表明,通過(guò)用戶行為分析識(shí)別撥打電話進(jìn)行騷擾行為的方法效果顯著,可以作為識(shí)別騷擾電話的手段之一。
【圖文】：

4.7.3 使用 SPSS 實(shí)現(xiàn)騷擾電話識(shí)別算法的建模通過(guò)上面的分析，我們可以看到，算法的計(jì)算是非常復(fù)雜的，尤其是針對(duì)客戶量巨大的通信數(shù)據(jù) 所以，，這里我們使用 SPSSmodeler 進(jìn)行模型的建立 SPSSmodeler是一款專門的數(shù)據(jù)挖掘軟件，它不僅涵蓋了目前流行的大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析方法和經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘模型，而且把不同操作和分析模型集成到不同節(jié)點(diǎn)中，使用方便，簡(jiǎn)單易用，具有很好的可視化界面 同時(shí)，modeler 專門對(duì)模型算法進(jìn)行了優(yōu)化，使其更加適用于大型數(shù)據(jù)，模型構(gòu)建時(shí)間更短，更加節(jié)約系統(tǒng)資源，模型的結(jié)果也更加準(zhǔn)確[28] 這里，我們就用例子對(duì)貝葉斯分類進(jìn)行介紹 這里，我們提取了某運(yùn)營(yíng)商 3 天的 CDR 數(shù)據(jù)，首先篩選出服務(wù)商為 ***μ，主叫地區(qū)為 長(zhǎng)春μ的數(shù)據(jù)，再經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的初步計(jì)算整合，得到我們需要的屬性信息 由于數(shù)據(jù)量較大，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，得到 3457 條記錄 下面，我們就基于上述數(shù)據(jù)建立騷擾電話識(shí)別模型 ξ1ο數(shù)據(jù)格式該數(shù)據(jù)集包括 8 個(gè)變量，3457 條記錄，如圖 4.10 所示：

圖 4.12 模型流程圖下面我們基于數(shù)據(jù)流圖對(duì)整個(gè)建模過(guò)程進(jìn)行分析介紹：節(jié)點(diǎn) 1：數(shù)據(jù)導(dǎo)入節(jié)點(diǎn) 由該節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到模型構(gòu)建流中 該節(jié)點(diǎn)能夠?qū)胍远喾N格式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，這些格式包括平面文件 SPSSStatisticξs.savο SAS MicrosoftExcel 和 ODBC 兼容關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 也可以使用用戶輸入節(jié)點(diǎn)生成綜合數(shù)據(jù) 節(jié)點(diǎn) 2：數(shù)據(jù)類型節(jié)點(diǎn) 主要用于分析數(shù)據(jù)集中不同屬性數(shù)據(jù)的測(cè)量級(jí)別ξ連續(xù) 分類或者時(shí)間戳數(shù)據(jù)ο，值范圍，缺失值處理方式以及數(shù)據(jù)方向ξ輸入或者輸出ο等內(nèi)容 上面的圖 4.12 就是該實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)類型節(jié)點(diǎn) 節(jié)點(diǎn) 3：數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn) 過(guò)數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)，使您可以對(duì)數(shù)據(jù)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)信息ξ最大最小值 平均值 方差等ο有一個(gè)基本的了解，同時(shí)還可以生成各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備節(jié)點(diǎn)ξ如極值 缺失值處理節(jié)點(diǎn)ο 上面的表 4-17 就是一個(gè)數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容 節(jié)點(diǎn) 4：特征選擇節(jié)點(diǎn) 通過(guò)該節(jié)點(diǎn)對(duì)影響決策變量的所有屬性進(jìn)行分析，剔除不重要的變量 不重要變量的選擇基于以下原則進(jìn)行：
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F626;TP311.13

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本文編號(hào)：2665532