一种自动智能识别高风险用户的方法

本发明公开了一种自动智能识别高风险用户的方法，涉及智能识别领域，包括收集不少于1万条非高风险用户的通话行为数据和不少于1万条的正常用户通话行为数据，形成数据集1，作为第一次训练网络时的材料；收集不少于5000条的外卖、快递、客服、销售人员的通话行为数据。该自动智能识别高风险用户的方法，能够识别出部分高风险用户号码，也不会将快递、外卖、客服、销售等电话进行误判，给广大用户带来更好的使用感受，降低了高风险用户识别的难度，通过引入一种二次训练法，通过减少特征与结果之间的非因果性联系，从而提高算法的F1值，减少算法对快递、外卖等电话的误判，提高了整体算法的实用性与有效性。