摘要：本文应用机器学习中的决策树模型对恶意电话进行识别与分类,利用频繁项集挖掘恶意电话集团号码;将号码划分为白名单、灰名单、黑名单个人号码和黑名单集团号码四类;引入场景化的概念,针对不同的时间、地点、人物属性要素为用户提供符合当下场景的个性化治理策略。在提高判断恶意电话准确率与效率的同时,为用户提供更好的体验。

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