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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。
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。
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。
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。
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。
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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