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申请/专利权人：北京秒信科技有限公司
摘要：本发明涉及数据模型更新技术领域，具体涉及一种电信诈骗识别模型的数据自动更新方法。该方法根据各个决策树的分类结果评估初始电信诈骗识别模型对于新增通信过程每个维度下的划分程度。根据划分程度调整通信数据差异，并确定所需添加的决策树数量。进一步在训练新增决策树时利用候选程度对维度进行评估，获得数量合适并且识别效果好的新增决策树。获得更新电信诈骗识别模型。本发明对初始电信诈骗识别模型进行更新，能够获得数量合适并且识别效果好的新增决策树，利用更新电信诈骗识别模型能够对通信过程进行快速有效地识别。
主权项：1.一种电信诈骗识别模型的数据自动更新方法，其特征在于，所述方法包括：获得通信过程下的多维通信数据；所述通信过程包括历史通信过程和新增通信过程；基于历史通信过程进行训练得到包含若干决策树的初始电信诈骗识别模型；统计每个维度下初始电信诈骗识别模型对于新增通信过程与历史通信过程的划分结果，根据划分结果中子节点中的数据类别分布，获得初始电信诈骗识别模型对所述新增通信过程每个维度的通信数据的划分程度；根据新增通信过程所有维度下的所述划分程度确定初始电信诈骗识别模型中所需新增的决策树数量；根据所述划分程度调整新增通信过程与历史通信过程之间的通信数据差异，获得通信差异性；根据所述通信数据差异获得每个历史通信过程的采样概率，利用所述采样概率对所述历史通信过程进行采样，获得新增决策树的训练数据；根据所述划分程度获取所述训练数据中每个维度的候选程度，利用所述候选程度在所述训练数据中对所述新增决策树进行训练，获得更新电信诈骗识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京秒信科技有限公司 一种电信诈骗识别模型的数据自动更新方法
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