熵权法构建骚扰用户识别模型

"熵权法用户欺诈骚扰得分模型" 该模型旨在通过熵权法来识别并评估手机用户是否可能涉及欺诈或骚扰行为。熵权法是一种在不确定性和不完全信息条件下确定指标权重的方法，它基于数据的离散程度（熵）来分配权重，能够更好地反映指标的重要性。 首先，模型的关键在于变量的选择。在这个案例中，选择了13个关键指标，这些指标涵盖了用户的通话行为模式，例如呼出日平均数、呼出号码日平均数、不同时间段的通话量、通话时长分布、未接和拒接次数，以及基站使用情况等。这些指标的差异性可以帮助区分正常用户和可能的欺诈或骚扰用户。其中，第13项指标——是否有标签DPI使用行为，是一个二元变量，当其为0时，用户被标记为欺诈或骚扰的可能性更高。 其次，数据预处理是模型构建的重要环节。这里涉及到异常值处理，即去除那些指标值过高或过低的异常用户，以减少噪声数据对模型的影响。然后，对数据进行标准化处理，使各指标在同一尺度上比较。对于前12个指标，因为越大越可能表示欺诈或骚扰行为，所以采用最大-最小归一化；而对于第13个指标，情况相反，所以使用了最小-最大归一化。 接下来是欺诈骚扰用户指标权重的计算。这一步通过计算每个指标下的特征比重Pij，然后求熵值ej和差异系数dj，最终确定各指标的熵权Wj。熵值ej反映了数据的不确定性，差异系数dj则表示指标区分用户的能力。熵权的计算使得权重分配更符合数据的内在特性。 最后，综合评价值的计算是通过将每个用户在各指标上的标准化得分乘以相应的熵权，再求和得到。这个综合评分Score代表了用户可能的欺诈或骚扰程度。表1展示了各个指标的权重、最大值和最小值，如语音通话使用基站个数、未接次数等，这些权重反映了各个指标在判断用户行为中的相对重要性。 通过以上步骤，模型可以为每个用户生成一个欺诈骚扰得分，帮助识别潜在的欺诈或骚扰行为。这种模型在大数据分析背景下，对于电信运营商或者反欺诈服务提供商来说，具有重要的应用价值，能够有效地提高对异常行为的检测能力。