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龙图腾网获悉号百信息服务有限公司申请的专利行业分类与异常识别的方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116233307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211647545.2，技术领域涉及：H04M3/22；该发明授权行业分类与异常识别的方法、装置、电子设备及存储介质是由黄鸿志;蔡扬;仝丰源;柯崴淏;刘婷玥;金晓蕾;吴维鼎设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本行业分类与异常识别的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种行业分类与异常识别的方法、装置、电子设备及存储介质。行业分类与异常识别方法包括步骤：S1、样本筛选，筛选行业内多家企业的注册电话号码；S2、持续学习算法计算，应用机器学习算法提取样本对象通信信息记录，持续跟踪训练行业企业样本通信特征；S3、学习结果校正，以随机抽样方式选取待审核校正号码对象，采用多点校正，获取该号码对象所属行业信息、企业信息对其归属行业进行研判识别，不一致情况基于研判结果修正；S4、异常波动检测，针对异常偏离状态及时发现并检出，用于管理预警。依据本发明的行业分类与异常识别方法能够及时识别、预先发现企业号码对象出现的不同以往常态行为的异常波动。

本发明授权行业分类与异常识别的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行业分类与异常识别的方法，所述方法基于通话行为，通过持续学习实现行业分类与异常识别， 所述行业分类与异常识别的方法包括如下步骤： S1、样本筛选，选择某一待识别是否存在异常的行业，在所述行业内选择多家企业，筛选所述多家企业的注册电话号码，其中，筛选出的所述企业与其对应的注册电话号码没有出现被举报记录，号码开通并且持续活跃时长N个月以上，收集号码归属企业填写行业信息和呼叫行为信息； S2、持续学习算法计算，针对指定行业和企业分别进行通信行为常态化学习，在典型行业中筛选行业企业对象白样本；应用机器学习算法，提取样本对象最近1至N个月通信信息记录，持续跟踪训练行业企业样本通信特征，包括日常呼叫活跃日期分布、活跃时段分布、外呼入呼行为特征、静默时段分布；结合行业业务方向人工专家经验归纳总结企业常态行为显著特征指标阈值范围，输出企业行业号码的常态行为习惯； S3、学习结果校正，以随机抽样方式选取待审核校正号码对象，采用多点校正，获取该号码对象所属行业信息、企业信息对其归属行业进行研判识别，结果综合校正当前号码所属行业及企业是否与持续学习结果一致，不一致情况基于研判结果修正；基于持续学习及校正结果，将确认可信号码、企业对象及其常态化行为特征信息入库； S4、异常波动检测，包括行业异常行为检测和企业异常行为检测，持续跟踪计算指定企业企业号码通信特征，定时比对被监测对象与其所属企业或行业常态行为显著特征阈值偏离情况，针对异常偏离状态及时发现并检出，用于管理预警， 其中，步骤S2中，所述机器学习算法采用持续学习算法思路为寻找一个超平面将样本中的正样本圈出，用这个超平面做决策预测，在圈内的样本就是预测到的目标对象， 其中，所述持续学习算法思路为寻找一个超平面将样本中的正样本圈出，通过设产生的超球体参数为中心o和对应的超球体半径r0，超球体体积r被最小化，中心o是支持向量的线性组合，和传统SVM方法相似，可以要求所有训练数据点x到中心的距离严格小于r， 其中，x=x1，…，xm=通话行为特征因子集，行业企业业务属性行为特征因子集， 但同时构造一个惩罚系数为C的松弛变量，优化问题如下所示： 在采用拉格朗日对偶求解之后，可以判断新的数据点y是否在类内，如果y到中心的距离小于等于半径则是目标点，如果在超球体以外，则不是目标点。

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