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构建反电信网络诈骗基础模型

发布时间：2017-05-10

文|西角边的MR

网络诈骗层出不穷，花样翻新，防不胜防。百姓的财产安全受到威胁。本文通过对网络诈骗新闻进行分析，提取关键词，构建反电信网络诈骗模型。

一、关键词提取与分析

通过爬虫获取网络诈骗新闻，提取关键词并进行分词分析。关键词分为消极词和积极词，分别对应诈骗对受害者心理影响的不同类型。

构建关键词频率表，分析词语出现的时间分布，建立基础数据集。

二、诈骗关键词相关性分析

利用相关性分析，识别具有诈骗逻辑的关键词组。通过机器学习方法对相关性进行分类，并计算词组情感倾向。相关性较高的词组被用于模型训练。

采用朴素贝叶斯和决策树算法进行分类，测试结果表明朴素贝叶斯方法在分类准确度上表现更优。

三、诈骗时间特点分析

分析诈骗事件的时间分布，发现节假日和学校开学季是高发期。通过时间序列分析，构建季度和月份的诈骗概率模型。

采用决策树算法计算信息熵，选择信息熵较低的时间频率进行诈骗趋势预测。季度采样模型的预测效果较好。

四、结论与建议

1.诈骗偏爱使用积极词汇诱骗受害者，如“中奖”等信息。

2.诈骗高发期主要集中在年末和年初，以及学校开学季，针对不同受害者特点实施诈骗。

3.结合时间采样和机器学习方法，构建反诈骗模型，提高预测准确性。

五、总结

构建反电信网络诈骗模型需要综合考虑关键词分析、时间特点及机器学习方法。通过多维度数据分析和模型优化，提升反诈系统的防范能力。同时，提高公众的防诈意识，共同维护网络安全。

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