骚扰电话识别和拦截技术的研究与开发

发布时间：2021-09-29 15:27

　　随着社会的进步和通信技术的发展,移动通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,在给用户带来便利的同时,也出现了如垃圾短信、骚扰电话等违法和不良现象。通过骚扰电话进行的电话营销、骚扰诈骗以及反动信息宣传不仅扰乱了人们正常的工作和生活,而且占用大量通信网络资源,甚至会给国家稳定与社会和谐带来负面影响。在骚扰电话问题日益突出的情况下,如何利用技术手段对骚扰电话进行分析识别进而拦截已成为当前社会所面临的一大挑战。虽然电信运营商与一些互联网安全公司针对骚扰电话问题采取了一系列措施,但存在拦截效率低以及终端设备要求较高等问题,基于此,本文利用数据挖掘技术对信令数据解析得到的呼叫详细记录进行分析,通过通话特征识别,主动发现骚扰电话并实施拦截。论文的主要研究内容如下:1.在信令监测以及数据挖掘技术的基础上,针对当前社会迫切需要解决的骚扰电话问题,提出一种骚扰电话识别和拦截技术的总体设计方案。2.在传统贝叶斯分类算法的基础上,通过特征属性加权的方式进行改进,提高分类算法识别准确率,以及利用Hadoop平台对分类算法进行并行化实现,解决海量数据分类识别效率低的问题。3.完成骚扰电话识别与拦截技术的部分开... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

CDR展示界面图

图 5.3 CDR 展示界面图DR 数据展示如图 5.3 所示，CDR 数据作为数据挖掘分析直接作用的对象了一个完整呼叫流程的全部信息，其数据的完整性与准确性直接影响了分析识别的性能。骚扰电话识别只利用了 CDR 完整记录中的少量数据，仍有很大的应用研究价值。 白名单管理

图 5.5 人工仲裁界面图人工仲裁界面图如图 5.5 所示，经人工拨测确认为骚扰电话选中添加至黑根据拦截策略进行拦截处理；经人工拨测确认为正常电话的直接从疑似目录中删除。.4 骚扰电话趋势分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测[J]. 杨帆,王小兵,邵阳.  测绘科学. 2018(02)
[2]基于互信息的加权朴素贝叶斯文本分类算法[J]. 武建军,李昌兵.  计算机系统应用. 2017(07)
[3]基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法[J]. 王良,王伟平,孟丹.  计算机研究与发展. 2016(10)
[4]MapReduce框架下支持差分隐私保护的k-means聚类方法[J]. 李洪成,吴晓平,陈燕.  通信学报. 2016(02)
[5]基于MapReduce的层叠分组并行SVM算法研究[J]. 张鹏翔,刘利民,马志强.  计算机应用与软件. 2015(03)
[6]检测僵尸网络的贝叶斯算法的MapReduce并行化实现[J]. 邵秀丽,刘一伟,耿梅洁,韩健斌.  智能系统学报. 2014(01)
[7]一种改进隐朴素贝叶斯算法的研究[J]. 李晶辉,张小刚,陈华,胡义函.  小型微型计算机系统. 2013(07)
[8]基于MapReduce的决策树算法并行化[J]. 陆秋,程小辉.  计算机应用. 2012(09)
[9]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧.  电子设计工程. 2011(24)
[10]基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟[J]. 汪少华,张茂震,赵平安,陈金星.  生态学报. 2011(04)

博士论文
[1]止损策略对双随机安全第一投资组合模型的影响研究[D]. 单单.重庆大学 2014
[2]数据库中数据挖掘理论方法及应用研究[D]. 罗可.湖南大学 2005

硕士论文
[1]基于改进果蝇算法的桥式起重机主梁轻量化设计研究[D]. 樊恒.中北大学 2017
[2]加权贝叶斯邮件过滤方法研究[D]. 张远.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于Hadoop的SVM算法优化及在文本分类中的应用[D]. 陶杭.北京邮电大学 2015



本文编号：3413956