本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，具體而言，涉及一種信息處理方法及裝置。
背景技術(shù)：
：目前，對(duì)垃圾短信的發(fā)現(xiàn)主要是依賴于客戶舉報(bào)處理，但是現(xiàn)在垃圾短信的發(fā)送手段很隱蔽，通過短信群發(fā)器和偽基站等以手機(jī)號(hào)碼的形式群發(fā)消息，同時(shí)短信的內(nèi)容也多樣化，使得原有的治理方案和識(shí)別規(guī)則產(chǎn)生誤攔、漏攔等問題，無法有針對(duì)性的提升垃圾短信監(jiān)控和識(shí)別的能力。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種信息處理方法及裝置，以解決上述問題。第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種信息處理方法，所述方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別，所述號(hào)碼類別包括普遍號(hào)碼類別或異常號(hào)碼類別；計(jì)算不同號(hào)碼類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，根據(jù)所述不同用戶類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量；根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)；獲取待測(cè)試數(shù)據(jù)，所述待測(cè)試數(shù)據(jù)包括待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)及所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的多個(gè)預(yù)設(shè)字段的值；根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，獲取所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)分別屬于各個(gè)號(hào)碼類別的概率值；判斷所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)屬于異常號(hào)碼類別的概率值是否大于預(yù)設(shè)閾值；如果是，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)為異常號(hào)碼類別，并根據(jù)所述概率值，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種信息處理裝置，所述裝置包括：第一獲取模塊，用于獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別，所述號(hào)碼類別包括普遍號(hào)碼類別或異常號(hào)碼類別；計(jì)算模塊，用于計(jì)算不同號(hào)碼類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，根據(jù)所述不同用戶類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量；選取模塊，用于根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)；第二獲取模塊，用于獲取待測(cè)試數(shù)據(jù)，所述待測(cè)試數(shù)據(jù)包括待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)及所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的多個(gè)預(yù)設(shè)字段的值；第三獲取模塊，用于根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，獲取所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)分別屬于各個(gè)號(hào)碼類別的概率值；判斷模塊，用于判斷所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)屬于異常號(hào)碼類別的概率值是否大于預(yù)設(shè)閾值；如果是，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)為異常號(hào)碼類別，并根據(jù)所述概率值，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法及裝置，通過獲取到不同號(hào)碼類別對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)，通過所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，就能識(shí)別出待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)是否為異常號(hào)碼類別，如果是，則可以確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。這種方式，使得監(jiān)控垃圾短信的方式可以不再被動(dòng)的只依賴于客戶舉報(bào)，而是可以主動(dòng)的發(fā)現(xiàn)待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)是否為異常號(hào)碼類別，并且主動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，提升了垃圾短信監(jiān)控和識(shí)別的能力。為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì)范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的服務(wù)器的方框示意圖。圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法的流程圖。圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法的部分流程圖。圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法的部分流程圖。圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法的部分流程圖。圖6是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理裝置的功能模塊示意圖。圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理裝置中計(jì)算模塊的功能模塊示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。同時(shí)，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性或時(shí)間先后。如圖1所示，是所述服務(wù)器200的方框示意圖。所述服務(wù)器200包括信息處理裝置210、存儲(chǔ)器220、存儲(chǔ)控制器230、處理器240。所述存儲(chǔ)器220、存儲(chǔ)控制器230、處理器240各元件相互之間直接或間接地電性連接，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通訊總線或信號(hào)線實(shí)現(xiàn)電性連接。所述信息處理裝置210包括至少一個(gè)可以軟件或固件(firmware)的形式存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器中或固化在所述服務(wù)端200的操作系統(tǒng)(operatingsystem，OS)中的軟件功能模塊。所述處理器240用于執(zhí)行存儲(chǔ)器220中存儲(chǔ)的可執(zhí)行模塊，例如所述信息處理裝置210包括的軟件功能模塊或計(jì)算機(jī)程序。其中，存儲(chǔ)器220可以是，但不限于，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，RAM)，只讀存儲(chǔ)器(ReadOnlyMemory，ROM)，可編程只讀存儲(chǔ)器(ProgrammableRead－OnlyMemory，PROM)，可擦除只讀存儲(chǔ)器(ErasableProgrammableRead－OnlyMemory，EPROM)，電可擦除只讀存儲(chǔ)器(ElectricErasableProgrammableRead－OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存儲(chǔ)器220用于存儲(chǔ)程序，所述處理器240在接收到執(zhí)行指令后，執(zhí)行所述程序，前述本發(fā)明實(shí)施例任一實(shí)施例揭示的流過程定義的服務(wù)端所執(zhí)行的方法可以應(yīng)用于處理器中，或者由處理器實(shí)現(xiàn)。處理器240可能是一種集成電路芯片，具有信號(hào)的處理能力。上述的處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(CentralProcessingUnit，簡(jiǎn)稱CPU)、網(wǎng)絡(luò)處理器(NetworkProcessor，簡(jiǎn)稱NP)等；還可以是數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。可以實(shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等?？梢岳斫?，圖1所示的結(jié)構(gòu)僅為示意，服務(wù)器200還可包括比圖1中所示更多或者更少的組件，或者具有與圖1所示不同的配置。圖1中所示的各組件可以采用硬件、軟件或其組合實(shí)現(xiàn)。圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的一種信息處理方法的流程圖，請(qǐng)參閱圖2，本實(shí)施例描述的是服務(wù)器的處理流程，所述方法包括：步驟S310，獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別，所述號(hào)碼類別包括普遍號(hào)碼類別或異常號(hào)碼類別。其中，所述待處理數(shù)據(jù)的來源可以有很多，例如，可以來源于集團(tuán)公司10086999平臺(tái)中被投訴的垃圾短信發(fā)送者號(hào)碼，也可以來源于省公司華為垃圾短信監(jiān)控系統(tǒng)中被捕獲并確認(rèn)為垃圾短信發(fā)送者的號(hào)碼，將這些號(hào)碼作為異常號(hào)碼類別，可以來源于經(jīng)分系統(tǒng)中隨機(jī)用戶的數(shù)據(jù)，將這些號(hào)碼作為普通號(hào)碼類別。當(dāng)然，所述待處理數(shù)據(jù)的來源并不局限于此。預(yù)設(shè)字段的實(shí)施方式也可以有多種，例如，用戶終端手機(jī)號(hào)的位置信息，IMEI信息，上周點(diǎn)對(duì)點(diǎn)短信發(fā)送量，上周點(diǎn)對(duì)點(diǎn)短信接收量，入網(wǎng)時(shí)間，號(hào)碼歸屬城市等等，當(dāng)然，并不局限于此。作為一種實(shí)施方式，步驟S310可以包括：步驟S311，獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)及所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)字段集合中各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值。步驟S312，對(duì)所述待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分別獲取所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的第二預(yù)設(shè)字段集合中各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值。所述預(yù)處理可以包括：值檢查，類型轉(zhuǎn)換，列轉(zhuǎn)換，分組，聚集，缺失值處理，孤立點(diǎn)處理等。其中，值檢查，是指初步查看預(yù)設(shè)字段的值是否符合常規(guī)，是否有明顯錯(cuò)誤。例如，在一次值檢查中發(fā)現(xiàn)發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)的值只有0、1和2，明顯值有問題，反饋問題并重新提取數(shù)據(jù)。類型轉(zhuǎn)換，是指數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換，主要是不同的數(shù)據(jù)挖掘算法需要更適合的數(shù)據(jù)類型。例如，將入網(wǎng)時(shí)間轉(zhuǎn)換為網(wǎng)齡，如下表1所示：表1入網(wǎng)時(shí)間網(wǎng)段200909195.9200901216.7201410251.7201507080.1列轉(zhuǎn)換，是指連續(xù)列的轉(zhuǎn)換，典型的轉(zhuǎn)換是把這些數(shù)據(jù)分成不同的分支，如年齡段；分組，是指為減少模型的復(fù)雜性，把許多不同的值(狀態(tài))按分類類別進(jìn)行分組。聚集，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，如將2個(gè)字段合成一個(gè)新的字段或?qū)?個(gè)字段的值相除，產(chǎn)生派生列等。例如：將短信發(fā)送量和短信接收量這兩個(gè)字段合成為一個(gè)新的派生列：短信發(fā)送量發(fā)收比，所述短信發(fā)送量發(fā)收比的值為短信發(fā)送量/短信接收量，如下表2所示：表2短信發(fā)送量短信接收量短信發(fā)送量發(fā)收比46202.38361555.3910422247.3615216822.37缺失值處理，是指缺省值處理，如null值自定義解釋或?qū)⑷笔У闹档恼杏涗泟h除，保證數(shù)據(jù)的完整性；孤立點(diǎn)處理，是指孤立點(diǎn)清除，如清除不規(guī)范或者異常的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖?，所述預(yù)處理過程，既能提高建模的準(zhǔn)確度，又能提高建模的工作效率。步驟S320，計(jì)算不同號(hào)碼類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，根據(jù)所述不同用戶類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量。其中，所述預(yù)設(shè)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模塊、決策樹算法模型、邏輯回歸算法模型。進(jìn)一步的是，所述決策樹算法模型包括C5.0算法模型、CHAID算法模型、或QUEST(QuickUnbiasedEfficientStatisticalTree)算法模型。作為一種實(shí)施方法，所述步驟S320可以包括：步驟S321，分別計(jì)算各個(gè)預(yù)設(shè)字段下，不同用戶類別對(duì)應(yīng)的字段值的差異值。作為一種實(shí)施方式，可以通過基本統(tǒng)計(jì)方法，分析異常號(hào)碼類別和普通號(hào)碼類別相對(duì)于某個(gè)預(yù)設(shè)字段的差異性，描述統(tǒng)計(jì)分布檢驗(yàn)，觀察是否有顯著差異特征。例如，普通號(hào)碼類別對(duì)“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”這預(yù)設(shè)字段的分布如下表3所示：表3F概率F＜＝5098.14％50＜F＜＝1001.03％F＞1000.83％異常號(hào)碼類別對(duì)“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”這預(yù)設(shè)字段的分布如下表4所示：表4F概率F＜＝5014.14％50＜F＜＝10030.03％F＞10055.83％可以看出，異常號(hào)碼類別和普通號(hào)碼類別相對(duì)于“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”這個(gè)預(yù)設(shè)字段的差異性，因此所述“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”這個(gè)字段在建模時(shí)的重要程度大，即發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)越大，成為異常號(hào)碼類別的可能性越大。步驟S322，分別計(jì)算各個(gè)字段對(duì)應(yīng)的信息增益。例如，假設(shè)獲取到的號(hào)碼類別的分布及各個(gè)字段的分布如下表所示，其中各個(gè)字段包括：黑名單用戶(S)、發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)(F)、網(wǎng)齡(W)。根據(jù)以上信息熵介紹里的三大公式計(jì)算各變量的熵，用H表示熵，如下表5至表7所示：表5S數(shù)量概率信息量信息熵是11002315.67％0.370.06否59192584.33％4.073.43合計(jì)701948100.00％4.443.49表6F數(shù)量概率信息量信息熵F＜＝5068890298.14％3.313.2506650＜F＜＝10072061.03％0.001E－05F＞10057860.82％0.009E－06合計(jì)701948100％3.313.25表7W數(shù)量概率信息量信息熵W＜＝650191971.50％2.481.776＜W＜＝1217408824.80％18.004E+00F＞12259413.70％39.561E+00合計(jì)701948100％60.047.70根據(jù)信息熵的公式可以計(jì)算得出：H(S)＝3.49；H(F)＝3.25；H(W)＝7.70。進(jìn)一步的，計(jì)算計(jì)算各個(gè)字段對(duì)應(yīng)的信息增益：(1)預(yù)設(shè)字段“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”對(duì)應(yīng)的信息增益為：Gain(F)＝H(S)－H(F)＝3.49－3.25＝0.24。(2)預(yù)設(shè)字段“網(wǎng)齡”對(duì)應(yīng)的信息增益為：Gain(W)＝H(S)－H(W)＝3.49－7.70＝－4.21。步驟S323，根據(jù)所述差異值以及所述信息增益，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量。接上例，比較各增益結(jié)果：Gain(F)＞Gain(X)。若此時(shí)只選擇一個(gè)預(yù)設(shè)字段，則選擇預(yù)設(shè)字段“發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)”?？梢岳斫獾氖牵鰧?shí)施方式，主要從兩個(gè)方面確定輸入變量，一是基本的統(tǒng)計(jì)分析，分析異常號(hào)碼類別和普通號(hào)碼類別相對(duì)于某個(gè)預(yù)設(shè)字段的差異性，從而判定所述預(yù)設(shè)字段作用的重要程度；二是數(shù)據(jù)挖掘中信息熵的計(jì)算，根據(jù)各變量信息熵的增益對(duì)比，確定所述預(yù)設(shè)字段作用的重要性；最后綜合2個(gè)方面的分析結(jié)果，確定建模所需的輸入變量。步驟S330，根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)。優(yōu)選的，在步驟S330之后，所述方法還可以包括：步驟S331，獲取待驗(yàn)證數(shù)據(jù)，所述待驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別。步驟S332，根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，分別確定所述待驗(yàn)證數(shù)據(jù)中各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)的預(yù)測(cè)號(hào)碼類別。步驟S333，根據(jù)所述預(yù)測(cè)號(hào)碼類別與獲取到的待驗(yàn)證數(shù)據(jù)中的用戶終端手機(jī)號(hào)碼的號(hào)碼類別，計(jì)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率及召回率。步驟S334，當(dāng)所述準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值或所述召回率小于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，重新從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量。步驟S335，根據(jù)重新確定的輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)。例如：假設(shè)根據(jù)待處理數(shù)據(jù)得出的篩選標(biāo)準(zhǔn)為：發(fā)送目標(biāo)用戶人數(shù)＞15and信用等級(jí)＜＝2and短信發(fā)送量＞85.根據(jù)所述預(yù)測(cè)號(hào)碼類別與獲取到的待驗(yàn)證數(shù)據(jù)中的用戶終端手機(jī)號(hào)碼的號(hào)碼類別，計(jì)算得出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為31％，如下表8所示，假設(shè)第一預(yù)設(shè)閾值為90％，此時(shí)，所述準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值，準(zhǔn)確率偏低，說明篩選模型可靠性低，需優(yōu)化。表8總記錄數(shù)符合條件的記錄數(shù)準(zhǔn)確率1074453330831％當(dāng)所述準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值或所述召回率小于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)時(shí)，需重新回到建模過程，重新建模、訓(xùn)練，得出新的模型，輸出更合理的篩選標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)篩選標(biāo)準(zhǔn)確定后，可以用來判斷待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)是否為異常號(hào)碼。步驟S340，獲取待測(cè)試數(shù)據(jù)，所述待測(cè)試數(shù)據(jù)包括待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)及所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的多個(gè)預(yù)設(shè)字段的值。步驟S350，根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，獲取所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)分別屬于各個(gè)號(hào)碼類別的概率值。步驟S360，判斷所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)屬于異常號(hào)碼類別的概率值是否大于預(yù)設(shè)閾值。步驟S370，如果是，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)為異常號(hào)碼類別，并根據(jù)所述概率值，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。優(yōu)選的，也可以將所述概率值或者所述監(jiān)控等級(jí)發(fā)送到用戶終端，以使用戶終端可以根據(jù)所述概率值或者所述監(jiān)控等級(jí)確定進(jìn)一步用于指導(dǎo)垃圾短信政治的策略。本發(fā)明實(shí)施例提供的信息處理方法，通過獲取到不同號(hào)碼類別對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)，通過所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，就能識(shí)別出待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)是否為異常號(hào)碼類別，如果是，則可以確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。這種方式，使得監(jiān)控垃圾短信的方式可以不再被動(dòng)的只依賴于客戶舉報(bào)，而是可以主動(dòng)的發(fā)現(xiàn)待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)是否為異常號(hào)碼類別，并且主動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，提升了垃圾短信監(jiān)控和識(shí)別的能力。請(qǐng)參閱圖6，是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖1所示的信息處理裝置210的功能模塊示意圖。所述信息處理裝置210運(yùn)行于所述服務(wù)器200。所述信息處理裝置210包括第一獲取模塊211、計(jì)算模塊212、選取模塊213、第二獲取模塊214、第三獲取模塊215以及判斷模塊216。所述第一獲取模塊211，用于獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別，所述號(hào)碼類別包括普遍號(hào)碼類別或異常號(hào)碼類別。優(yōu)選的，所述第一獲取模塊211，具體用于獲取待處理數(shù)據(jù)，所述待處理數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)及所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)字段集合中各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值；對(duì)所述待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分別獲取所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的第二預(yù)設(shè)字段集合中各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值。所述計(jì)算模塊212，用于計(jì)算不同號(hào)碼類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，根據(jù)所述不同用戶類別下，所述各個(gè)預(yù)設(shè)字段值的分布，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量。所述選取模塊213，用于根據(jù)所述輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)。其中，所述預(yù)設(shè)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模塊、決策樹算法模型、邏輯回歸算法模型。所述第二獲取模塊214，用于獲取待測(cè)試數(shù)據(jù)，所述待測(cè)試數(shù)據(jù)包括待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)及所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的多個(gè)預(yù)設(shè)字段的值。所述第三獲取模塊215，用于根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，獲取所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)分別屬于各個(gè)號(hào)碼類別的概率值。所述判斷模塊216，用于判斷所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)屬于異常號(hào)碼類別的概率值是否大于預(yù)設(shè)閾值；如果是，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)為異常號(hào)碼類別，并根據(jù)所述概率值，確定所述待測(cè)試用戶終端手機(jī)號(hào)的監(jiān)控等級(jí)。優(yōu)選的，所述裝置還包括優(yōu)化模塊216，用于獲取待驗(yàn)證數(shù)據(jù)，所述待驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括多個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)、所述各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)分別對(duì)應(yīng)的各個(gè)預(yù)設(shè)字段的值、以及所述用戶終端手機(jī)號(hào)對(duì)應(yīng)的號(hào)碼類別；根據(jù)所述篩選標(biāo)準(zhǔn)，分別確定所述待驗(yàn)證數(shù)據(jù)中各個(gè)用戶終端手機(jī)號(hào)的預(yù)測(cè)號(hào)碼類別；根據(jù)所述預(yù)測(cè)號(hào)碼類別與獲取到的待驗(yàn)證數(shù)據(jù)中的用戶終端手機(jī)號(hào)碼的號(hào)碼類別，計(jì)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率及召回率；當(dāng)所述準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值或所述召回率小于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，重新從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量；根據(jù)重新確定的輸入變量以及待處理數(shù)據(jù)，從各個(gè)預(yù)設(shè)模型中選取一個(gè)作為篩選模型，并獲取所述篩選模型對(duì)應(yīng)的篩選標(biāo)準(zhǔn)。請(qǐng)參閱圖7，是本發(fā)明實(shí)施例提供的圖1所示的信息處理裝置210中計(jì)算模塊212的功能模塊示意圖。所述計(jì)算模塊212包括第一計(jì)算子模塊2121，第二計(jì)算子模塊2122以及處理模塊2123。所述第一計(jì)算子模塊2121，用于分別計(jì)算各個(gè)預(yù)設(shè)字段下，不同用戶類別對(duì)應(yīng)的字段值的差異值；所述第二計(jì)算子模塊2122，用于分別計(jì)算各個(gè)字段對(duì)應(yīng)的信息增益；所述處理模塊2123，用于根據(jù)所述差異值以及所述信息增益，從所述多個(gè)預(yù)設(shè)字段中選取預(yù)設(shè)模型的輸入變量。以上各模塊可以是由軟件代碼實(shí)現(xiàn)，此時(shí)，上述的各模塊可存儲(chǔ)于中間服務(wù)器200的存儲(chǔ)器220內(nèi)。以上各模塊同樣可以由硬件例如集成電路芯片實(shí)現(xiàn)。需要說明的是，本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。本發(fā)明實(shí)施例所提供的信息處理裝置，其實(shí)現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效果和前述方法實(shí)施例相同，為簡(jiǎn)要描述，裝置實(shí)施例部分未提及之處，可參考前述方法實(shí)施例中相應(yīng)內(nèi)容。在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，也可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例的裝置、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)方式中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個(gè)連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動(dòng)作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個(gè)獨(dú)立的部分，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成形成一個(gè)獨(dú)立的部分。所述功能如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)端，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read－OnlyMemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3