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申请/专利权人：广州市景心科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的人工智能骚扰可疑电话提醒系统，涉及人工智能电话技术领域，包括用户行为分析模块、通话分析模块、行为学习模块、拦截分析模块和显示提醒模块；用户行为分析模块对用户来电行为进行统计分析得到来电行为系数一；对来电接挂时间段和来电偏好设置进行分析得到时间接通系数、时间挂断系数和时间未接系数；通话分析模块对来电接通时对通话内容进行分析通话内系数，再与预设区间进行匹对；行为学习模块对用户来电操作习惯进行分析学习记录；拦截分析模块对来电进行拦截分析生成命令信号；显示提醒模块执行命令信号；本发明帮助用户更好地管理和优化通信行为，提升通信体验和安全性。

主权项：1.一种基于机器学习的人工智能骚扰可疑电话提醒系统，包括用户行为分析模块、通话分析模块和拦截分析模块，其特征在于：所述用户行为分析模块对用户来电行为进行统计分析，获取电话接听记录、通话时长、频繁联系人、通话地点进行赋值，再将所得接值、通时值、频联值、地点值代入计算模型得到五边形，识别五边形面积的数值并将其作为来电行为系数一；具体过程为：对电话接听记录进行赋值，电话接听记录包括接听、拒接和未接，分为接值一、接值二和接值三，统称为接值；通话时长标记为通时值；通过频繁联系人记录获取频繁联系人，赋值为频联值；通话地点通过手机终端定位系统获取通话地点，再将其进行赋值为地点值；通过将所得接值、通时值、频联值、地点值代入计算模型得到通话行为分析图，将接值以一定比例代入计算模型a轴，通时值以一定比例代入计算模型b轴，频联值以一定比例代入计算模型c轴，地点值以一定比例代入计算模型d轴，e轴是将接值、通时值和频联值以及地点值进行均值计算得到行均值，再以一定比例代入计算模型e轴；再将五轴对应的值的点进行连接，围成五边形；对来电接挂时间段和来电偏好设置进行分析，将来电接挂时间段划分为多个时间区间，并对各时间区间的来电行为状态进行赋值，手机终端获取来电偏好设置，包括静音模式、振动模式和勿扰模式，将其匹配对应模式的影响因子，将12种类型总值与对应模式的影响因子代入计算机模型得到对应区间的时间接通系数、时间挂断系数和时间未接系数；所述对来电接挂时间段和来电偏好设置进行分析，具体过程为：通过将来电接挂时间段进行划分，按照24小时制划分成4个时间区间，为时间区间一、时间区间二、时间区间三和时间区间四，若来电处于时间区间一时，且用户来电行为状态为接通或挂断或未接，将其进行赋值，分别为区一通值、区一断值和区一未值；若来电处于时间区间二时，且用户来电行为状态为接通或挂断或未接，将其进行赋值，分别为区二通值、区二断值和区二未值；若来电处于时间区间三时，且用户来电行为状态为接通或挂断或未接，将其进行赋值，分别为区三通值、区三断值和区三未值；若来电处于时间区间四时，且用户来电行为状态为接通或挂断或未接，将其进行赋值，分别为区四通值、区四断值和区四未值，将一段固定时间内同一数值类型进行相加得到数值类型总值，再将12种类型总值进行比较，得到不同时间段的用户来电接挂行为状态;所述通话分析模块用于来电接通时对通话内容进行分析，通过对预设字眼进行识别并进行赋值；再将对应的字眼值进行相加得到字眼总值；再将陌生来电按照呼叫来源进行划分，呼叫来源赋值呼源值；将获取的呼源值和字眼总值代入三维坐标系中得到图中模型体积，将模型体积作为通话内系数；将通话内系数与通检区间一、通检区间二和通检区间三进行匹对，生成命令信号一或命令信号二或命令信号三；所述拦截分析模块用于对来电进行拦截分析，对命令信号一或命令信号二或命令信号三进行分析，当接收到命令信号一或命令信号二或命令信号三时，输入命令信号分析模型图得到执行信号一、执行信号二、执行信号三、执行信号四、执行信号五和执行信号六；若接收命令信号一时，执行信号一、执行信号二、执行信号三、执行信号四、执行信号五和执行信号六与命令信号一进行结合分析，具体为：通过通话内系数与对应时间区间未接均比、接通均比和挂断均比分别进行加权计算得到话内未接值、话内接通值和话内挂断值，将其与对应时间区间的预设的话内未接阈值、话内接通阈值和话内挂断阈值进行比较；若话内未接值小于话内未接阈值时，生成命一执行信号一，反之，则生成命一执行信号二；若话内接通值小于话内接通阈值时，生成命一执行信号三，反之，则生成命一执行信号四；若话内挂断值小于话内挂断阈值时，生成命一执行信号五，反之，则生成命一执行信号六。

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