诈骗电话识别资源简介
资源概述
本资源库致力于帮助开发者和研究者深入理解并实践诈骗电话识别的技术。源于数字四川创新大赛的实战项目，它包含了一系列宝贵的数据集和分析方法，旨在通过机器学习和神经网络模型识别和预防诈骗电话。作者ZhouQiYoung详细记录了参赛过程中的数据处理、特征工程以及模型构建经验，提供了重要的学习材料。
核心内容
数据集组成部分：
- 用户基础资料 (
user.csv)：包括参与者的电话号码、基本信息等。 - 通话数据 (
voc.csv)：覆盖8个月的通话记录，包括呼入呼出次数和总时长。 - 短信和上网数据：反映了同一时间段内用户的短信交流和上网行为模式。
- 测试与训练集：结构相似于训练集，专为模型验证设计，不过部分消费数据限定在一个月份内。
技术路线：
- 数据预处理：对用户基础资料进行统计，结合通话、短信和上网数据，重点分析通话频率。
- 特征工程：新增通话特征，如呼叫频率，归一化处理数据。
- 模型选择与训练：采用神经网络模型，通过调整参数进行性能优化。
- 代码与分享：作者提供了完整的代码，支持他人复现其工作，并鼓励交流和改进。
如何使用
- 下载数据：可以从提供的链接或百度网盘获取数据集，提取码为9asc。
- 环境配置：确保你的开发环境中已安装必要的Python库，如Pandas, NumPy, LightGBM等。
- 运行代码：参照作者的文章，逐步加载数据，执行特征工程与模型训练步骤。
- 实验与改进：基于初始模型，读者可以尝试引入更多特征，调整模型参数，优化识别效果。
注意事项
- 本资源用于学术研究与教育目的，请勿将其用于非法用途。
- 强烈建议阅读原作者博客文章，获取更详细的实施指导和理解背后的逻辑。
- 数据集可能会随时间而更新，使用时请注意版本控制。
通过深入学习和实践这份资源，你可以获得宝贵的实践经验，为防范电信诈骗贡献一份力量。