基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究

传统的诈骗识别方法难以区分诈骗电话和营销电话,导致大量营销电话被误判为诈骗电话,降低了打击诈骗精准性。本文提出了一种基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法。该方法通过对大量异常呼叫样本数据进行处理,提取出商业性营销呼叫和诈骗呼叫在不同场景下的呼叫特征参数,并利用集成学习技术对这些样本数据和特征参数进行训练和建模。实验结果表明,该方法能够快速、准确地判断出诈骗电话,从而实现对诈骗电话的限制和有效打击。

基于神经网络全连接的5G重点区域流量预测

着重探讨了5G热点区域流量预测中时空因素如节假日、天气、事件等对预测结果的影响。基于深度学习技术,提出了一种全新的5G热点区域流量预测模型。该模型融合了长短期记忆网络(LSTM)与人工神经网络(ANN),使其能够自动学习并处理复杂的时空数据。实验验证表明,该模型在预测准确性和稳定性方面均表现出色,其区域R Squared准确率高达96%以上。这项研究为5G网络的规划和优化提供了有力支持。

一种基于特征检测的恶意呼叫过滤方案

本文通过在交换网中提取出恶意呼叫实例并进行统计分析,归纳出恶意呼叫号码的若干行为特征和网络特征,并与网络中交换设备自带的检测方案进行比较,提出一种优化的疑似恶意呼叫号码过滤方案。