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龙图腾网获悉北京九栖科技有限责任公司申请的专利一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116939100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311110202.7，技术领域涉及：H04M3/22；该发明授权一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法及系统是由高垚;张建宇;戴帅夫;蒋志鹏设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法及系统，方法包括：计算电话数据的第一类特征和第二类特征，刻画显著特点和非显著特点；度量特征中号码的分布差异，界定特征阈值，构建过滤模型过滤得到第一类数据；对第一类数据进行标签端处理得到第二类数据，然后数据端处理得到第三类数据；训练基于分布式集成学习的识别模型，以对正样本的准确率和召回率为调优目标，构造第一类模型；应用第一类模型输出结果，验证反馈得到白名单，结合第三类数据构建第四类数据，以对负样本的准确率和召回率为调优目标，构造第二类模型；结合第一类、第二类模型共同产生识别结果。该方法可以在大范围群体内高效精准地自动识别诈骗电话。

本发明授权一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式集成学习的诈骗电话智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用户电话的相关数据，计算数据的第一类特征和第二类特征，分别刻画诈骗电话的显著特点和用户使用电话的非显著特点； S2、度量特征中目标诈骗号码和普通用户号码的分布差异，界定特征阈值，构建过滤模型，进行过滤得到第一类数据； S3、对所述第一类数据进行标签端处理得到第二类数据，对所述第二类数据进行数据端处理得到第三类数据； S4、对所述第三类数据进行预处理，并结合预处理后数据，训练基于分布式集成学习的识别模型，以对正样本的准确率和召回率为调优目标，构造第一类模型进行识别预测； S5、应用第一类模型的识别结果，验证反馈得到白名单，并结合第三类数据构建第四类数据，以对负样本的准确率和召回率为调优目标，构造第二类模型；结合第一类模型和第二类模型共同产生诈骗电话的最终识别结果； 所述步骤S3中，标签端通过对第一类数据进行判定统计，对判定次数大于预设阈值的用户进行排除，得到第二类数据； 数据端对第二类数据中存在诈骗标签的样本进行过采样，对其他样本进行欠采样，构造符合预设比例的数据集，即得到第三类数据，其中认定含诈骗标签样本为正样本，其他样本为负样本。

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