工号识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种工号识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取工号数据集；工号数据集包括多个待识别工号，以及每一待识别工号对应的多个业务评价指标；基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重；基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分；基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果。本发明专利技术提供的方法和装置，提高了风险工号的识别准确率和识别效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
工号识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种工号识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]移动通信服务运营商的业务风险稽查均是从具体的业务切入，分析业务存在的风险，找到违规渠道和工号。考虑到用户办理业务时均是通过运营商客户关系管理系统(Customer Relationship Management，CRM)中的工号完成的，如果从工号切入进行分析，找到高风险工号并提前采取措施预警，可以避免渠道的后续违规操作。
[0003]现有技术中，通常根据工作人员的风控经验，人为设定识别风险工号的指标和阈值等，主观性强，风险工号的识别准确率差，识别效率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种工号识别方法、装置、电子设备和存储介质，用于解决现有技术中的工号识别方法主观性强，准确率差，识别效率低的技术问题。
[0005]本专利技术提供一种工号识别方法，包括：
[0006]获取工号数据集；所述工号数据集包括多个待识别工号，以及每一待识别工号对应的多个业务评价指标；
[0007]基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重；
[0008]基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分；所述理想无风险工号和所述理想有风险工号是基于每一待识别工号对应的多个业务评价指标确定的；
[0009]基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果。
[0010]根据本专利技术提供的工号识别方法，所述基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分，包括：
[0011]基于各业务评价指标的风险评价权重，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号与所述理想有风险工号之间的第一曼哈顿距离；
[0012]基于各业务评价指标的风险评价权重，以及各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号与所述理想无风险工号之间的第二曼哈顿距离；
[0013]基于所述第一曼哈顿距离与所述第二曼哈顿距离的差值，确定各待识别工号的风险评价得分。
[0014]根据本专利技术提供的工号识别方法，所述基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果，包括：
[0015]基于各待识别工号的风险评价得分，以及风险评价阈值，确定各待识别工号的风险识别结果；
[0016]其中，所述风险评价阈值是基于多个样本工号的业务评价指标，以及各样本工号的风险识别标签确定的。
[0017]根据本专利技术提供的工号识别方法，所述基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重，包括：
[0018]基于各业务评价指标之间的相关性，确定各业务评价指标的第一评价权重；
[0019]基于各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的第二评价权重；
[0020]基于所述第一评价权重和所述第二评价权重，确定各业务评价指标的风险评价权重。
[0021]根据本专利技术提供的工号识别方法，所述基于各业务评价指标之间的相关性，确定各业务评价指标的第一评价权重，包括：
[0022]基于各业务评价指标之间的相关性，确定各业务评价指标相对于其余各业务评价指标的重要程度；
[0023]以各业务评价指标相对于其余各业务评价指标的重要程度为矩阵中的元素，构造模糊判断矩阵；
[0024]基于所述模糊判断矩阵中各行的元素之和，以及业务评价指标的数量，确定所述各业务评价指标的第一评价权重。
[0025]根据本专利技术提供的工号识别方法，所述基于各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的第二评价权重，包括：
[0026]基于所述工号数据集中各待识别工号的各业务评价指标，确定各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵；
[0027]对各业务评价指标的信息熵按照设定比例进行数值缩小，得到各业务评价指标的信息熵优化值；
[0028]基于各业务评价指标的信息熵优化值，确定各业务评价指标的第二评价权重。
[0029]本专利技术提供一种工号识别装置，包括：
[0030]获取单元，用于获取工号数据集；所述工号数据集包括多个待识别工号，以及每一待识别工号对应的多个业务评价指标；
[0031]确定单元，用于基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重；
[0032]评价单元，用于基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分；所述理想无风险工号和所述理想有风险工号是基于每一待识别工号对应的多个业务评价指标确定的；
[0033]识别单元，用于基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果。
[0034]本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所
述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述工号识别方法。
[0035]本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述工号识别方法。
[0036]本专利技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述工号识别方法。
[0037]本专利技术实施例提供的工号识别方法、装置、电子设备和存储介质，根据每一待识别工号对应的多个业务评价指标确定理想无风险工号和理想有风险工号，根据各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重；根据各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分，进而确定各待识别工号的风险识别结果，由于风险评价权重是通过对指标之间的相关性和信息熵确定的，具有较强的客观性和严谨性，无需人为设定，提高了风险工号的识别准确率和识别效率，无需人工稽核，减少了风险工号的识别成本。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术提供的工号识别方法的流程示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工号识别方法，其特征在于，包括：获取工号数据集；所述工号数据集包括多个待识别工号，以及每一待识别工号对应的多个业务评价指标；基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重；基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分；所述理想无风险工号和所述理想有风险工号是基于每一待识别工号对应的多个业务评价指标确定的；基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果。2.根据权利要求1所述的工号识别方法，其特征在于，所述基于各业务评价指标的风险评价权重，各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号的风险评价得分，包括：基于各业务评价指标的风险评价权重，以及各待识别工号与理想有风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号与所述理想有风险工号之间的第一曼哈顿距离；基于各业务评价指标的风险评价权重，以及各待识别工号与理想无风险工号之间的指标差值，确定各待识别工号与所述理想无风险工号之间的第二曼哈顿距离；基于所述第一曼哈顿距离与所述第二曼哈顿距离的差值，确定各待识别工号的风险评价得分。3.根据权利要求1所述的工号识别方法，其特征在于，所述基于各待识别工号的风险评价得分，确定各待识别工号的风险识别结果，包括：基于各待识别工号的风险评价得分，以及风险评价阈值，确定各待识别工号的风险识别结果；其中，所述风险评价阈值是基于多个样本工号的业务评价指标，以及各样本工号的风险识别标签确定的。4.根据权利要求1至3任一项所述的工号识别方法，其特征在于，所述基于各业务评价指标之间的相关性，以及各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的风险评价权重，包括：基于各业务评价指标之间的相关性，确定各业务评价指标的第一评价权重；基于各业务评价指标在所述工号数据集中的信息熵，确定各业务评价指标的第二评价权重；基于所述第一评价权重和所述第二评价权重，确定各业务评价指标的风险评价权重。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨抒怡，王倩，李冰，景昕，杨猛，陶涛，徐海勇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：