【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，尤其涉及一种用户身份识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着技术的不断发展，电信诈骗的方式逐渐多样化，如互联网电话、呼叫伪装、虚假网站等，导致电信诈骗的识别和打击变得更加困难。在防电信诈骗中，可以使用较为高级的欺诈检测技术(包括机器学习和数据分析)快速识别和阻止潜在的欺诈活动。例如，通过分析电信诈骗分子的通话记录、流量使用情况以及基站识别情况等去判断电信用户是否为电信诈骗分子，通过关停手机号、封禁ip(internet protocol，互联网协议)地址等手段打击电信诈骗分子。
2、由于物流用户(如快递员、外卖员)与电信诈骗分子在通信通话、流量使用等方面存在相似性，在识别打击电信诈骗分子时，可能会导致误关误停物流用户手机号的情况，需要物流用户复机以重新获得通信功能，这样会耽误物流用户的工作以及时间，甚至严重时可能会出现投诉、离网等不良情况。因此，在防电信诈骗中，识别物流用户是一项十分重要的工作。
3、目前，在进行物流用户识别时，获取用户的多维度特征进行综合分析来区分物流用户与其他用...
【技术保护点】
1.一种用户身份识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基于多个用户的电信数据特征序列构建的样本数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电信数据特征序列包括多个指示用户特征的特征值，且多个特征值包括指示用户真实身份的身份标签值，所述电信数据特征序列对应的特征值数目与所述BP神经网络模型对应的神经元数目关联；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集和反向传播BP神经网络模型对应的模型参数进行模型训练，确定预设数目个BP神经网络模型，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种用户身份识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基于多个用户的电信数据特征序列构建的样本数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电信数据特征序列包括多个指示用户特征的特征值，且多个特征值包括指示用户真实身份的身份标签值，所述电信数据特征序列对应的特征值数目与所述bp神经网络模型对应的神经元数目关联；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集和反向传播bp神经网络模型对应的模型参数进行模型训练，确定预设数目个bp神经网络模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述预设数目个bp神经网络模型分别对应的预测效果评价指标，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述bp神经网络模型对应的初始评价指标，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：钟吉强，邹琴，王迅，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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