骚扰电话的识别方法和装置与流程

本申请属于通信技术领域，具体涉及一种骚扰电话的识别方法和装置。

背景技术：

随着信息时代的不断发展，人们在享受便利的同时可能会在不经意间泄露隐私，比如手机号码。这些号码被不法分子收集利用，产生了日常让人不胜其烦的骚扰电话。骚扰电话是指推销产品或者是一些冒充警方、银行工作人员进行诈骗以及故意电话骚扰的行为。无论是商业推销、恶意骚扰还是诈骗犯罪所产生的骚扰电话，都对用户造成了困扰，影响其日常工作和学习。

为了识别骚扰电话，现有技术中会建立骚扰电话识别模型，然后需要从多个终端收集大量用户通话数据来输入模型中，以判定被查询号码是否为骚扰电话。其中，输入的用户通话数据包括主被叫占比、接通率、不同时段内通话占比、不同通话时长段内通话占比、被叫号码回拨率等等。当获取数据不及时或者不充足，就会导致模型识别结果失败。所以，现有技术的骚扰电话的识别方式具有数据获取工作量大、运算量大、耗时长的缺陷。

申请内容

本申请实施例的目的是提供一种骚扰电话的识别方法和装置，能够解决现有技术中骚扰电话的识别时数据获取工作量大、运算量大、耗时长的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种骚扰电话的识别方法，应用于服务器，所述方法包括：

接收终端发送的来电查询请求，其中，所述来电查询请求中包括被查询号码；

根据所述被查询号码的历史呼出信息，在预设的聚类结果池中确定所述被查询号码的聚类结果的对应簇；

在所述被查询号码处于骚扰电话对应的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端。

第二方面，本申请实施例提供了一种骚扰电话的识别装置，设置于服务器，所述装置包括：

查询请求接收模块，用于接收终端发送的来电查询请求，其中，所述来电查询请求中包括被查询号码；

聚类簇确定模块，用于根据所述被查询号码的历史呼出信息，在预设的聚类结果池中确定所述被查询号码的聚类结果的对应簇；

识别结果返回模块，用于在所述被查询号码处于骚扰电话对应的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请实施例中，通过接收终端发送的来电查询请求确定被查询号码，然后基于聚类结果池确定被查询号码的聚类结果的对应簇，并在被查询号码被划分至骚扰电话的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端，从而可以通过被查询号码的呼出信息来判断该号码是否为骚扰电话，不需要收集大量用户数据，运算量小、耗时短。

附图说明

图1是本申请实施例的骚扰电话的识别方法的流程示意图之一；

图2是本申请实施例的骚扰电话的识别方法的流程示意图之二；

图3是本申请实施例的聚类模型的训练方法的流程示意图；

图4是本申请实施例的一种聚类结果的示意图；

图5是本申请实施例的用于终端侧的骚扰电话的识别方法的流程示意图；

图6是本申请实施例的终端的来电界面示意图；

图7是本申请实施例的骚扰电话的识别装置的结构示意图；

图8是本申请实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的骚扰电话的识别方法和装置、电子设备及可读存储介质进行详细地说明。

本申请实施例公开了一种骚扰电话的识别方法，参见图1，用于服务器，包括：

步骤101、接收终端发送的来电查询请求。

其中，终端的来电查询请求中包括用户号码和被查询号码。

例如，用户号码为13800010001，在接收到13800020002的来电时，向服务器发送来电查询请求，以确定号码13800020002是否为骚扰电话。其中，来电查询请求中携带用户号码13800010001以及被查询号码13800020002。

步骤102、根据所述被查询号码的历史呼出信息，在预设的聚类结果池中确定所述被查询号码的聚类结果的对应簇。

其中，在服务器侧，设置有保存了每个号码历史呼出信息的数据库。在接收到终端发送的来电查询请求的情况下，根据被查询号码在数据库中查询，得到该被查询号码的历史呼出信息。

另外，服务器保存有聚类结果池，用于处理用户对骚扰电话的查询请求。其中，聚类结果池保存有多个聚类结果。

其中，聚类结果由设置于服务器的聚类模型的每次输出得到。本实施例中，聚类模型为基于多目标遗传算法的模型，目标函数可以为一个或多个。聚类模型每次输出的聚类结果可以为一个，也可以为多个。

每个聚类结果包括多个聚类簇，每个聚类簇对应相似度较高的一类数据。

例如，聚类结果包括以下多个聚类簇：

聚类簇1：对应呼出频率高、平均通话时间长的电话号码；

聚类簇2：对应呼出频率低、平均通话时间长的电话号码；

聚类簇3：对应呼出频率高、平均通话时间短的电话号码；

聚类簇4：对应呼出频率低、平均通话时间短的电话号码。

通过对比发现，呼出频率高、平均通话时间短的电话号码，大概率属于骚扰电话。如果最终确定被查询号码对应聚类簇3，则生成骚扰电话的识别结果。

对应地，本实施例的一个具体实例中，步骤102包括下述步骤121～122：

步骤121、根据预设的聚类结果池，确定被查询号码的目标聚类结果。

具体地，目标聚类结果的确定方法如下：

步骤1211、判断所述用户号码是否为首次查询所述被查询号码或者聚类结果池是否更新。

步骤1212、若所述用户号码为首次查询所述被查询号码或所述聚类结果池已更新，则将聚类结果池中的随机一个聚类结果确定为所述目标聚类结果。

其中，聚类结果池中包括多个聚类结果。

需要说明的是，聚类结果池并非固定不变的，需要不断更新，以维持更新后的聚类结果。触发聚类结果更新的条件可以为服务器保存的被查询号码的新增数量大于设定阈值。

对于服务器侧，接收终端发送的在当前次通话中被查询号码的通话时间记录，更新数据库中被查询号码的历史呼出信息。在数据库中的目标号码的新增数量大于设定阈值的情况下，将数据库中的目标号码的历史呼出信息输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果。

随着聚类结果的不断更新，聚类结果池中的聚类结果会不断增加。每个聚类结果中都会有对应的疑似骚扰电话的聚类簇。所以，在步骤1212中从聚类结果池中随机选择一个聚类结果匹配给被查询号码，若该被查询号码为骚扰电话，在任一聚类结果中均可以被匹配至疑似骚扰电话的聚类簇中。

本步骤1212中，将来电查询请求与聚类结果的关联关系记录于数据库中。由于来电查询请求包括被查询号码，所以通过上述关联关系，可以确定被查询号码与聚类结果的关联关系，在后续再接收到终端的来电查询请求后，若用户号码为非首次查询，可以直接根据前述的关联关系确定被查询号码的聚类结果。

步骤1213、若所述被查询号码为非首次查询的号码或所述聚类结果池未更新，则将所述上次查询所述被查询号码的聚类结果确定为所述目标聚类结果。

对于用户号码的每次查询被查询号码的聚类结果，会记录于服务器对应的数据库中，以便于查询和重复使用。

例如实际应用中，用户与常用联系人之间的通话可能会比较频繁，对于这种情形无需每次查询的时候，均为被查询号码重新配置聚类结果。通过步骤1213，可以直接获取上次的聚类结果，避免了重新为被查询号码配置聚类结果，节省运算资源，响应速度快。

步骤122、在数据库中获取所述被查询号码的历史呼出信息，根据所述被查询号码的历史呼出信息将所述被查询号码划分到目标聚类结果的对应簇中。

需要解释的是，被查询号码的历史呼出信息包括被查询号码的日平均呼出频次和呼出平均通话时间。

历史呼出信息是根据每个终端上传的来电的被查询号码以及对应的通话时长统计而得。对于被查询号码的历史呼出信息，也会随着终端上传的数据的变化而变化。

例如在实际应用时，一个新的被查询号码，其本质是推销性质的骚扰电话，但是在初期阶段该被查询号码的呼入并不会直接被识别为骚扰电话。随着时间的推移，用户会直接将该电话号码的来电挂掉，并将该电话号码及其通话时间、呼出频次等信息发送至服务器。对应地，该被查询号码的历史呼出信息会随之改变，最终会被划分到聚类结果中对应骚扰电话的簇中。

步骤103、在被查询号码被划分至骚扰电话对应的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端。

可选地，若被查询号码未被划分至骚扰电话的簇中，可以不返回识别结果至终端，也可以返回一个“非骚扰电话”的识别结果至终端。

本申请实施例的骚扰电话的识别方法，通过接收终端发送的来电查询请求确定被查询号码，然后基于聚类结果池确定被查询号码的聚类结果的对应簇，并在被查询号码被划分至骚扰电话的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端，从而可以通过被查询号码的呼出信息来判断该号码是否为骚扰电话，不需要收集大量用户数据，运算量小、耗时短。

进一步地，参见图2，为了实现对聚类结果池的更新，本实施例中的骚扰电话的识别方法还包括：

步骤201、在所述数据库中的目标号码的新增数量大于设定阈值的情况下，将所述数据库中的所述目标号码的历史呼出信息输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果。

其中，目标号码可以为数据库中被查询的号码。本实施例中，可以为将数据库中的全部目标号码的历史呼出信息均输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果。其中，输入聚类模型的数据不仅包括新增目标号码的历史呼出信息，还包括其他已有的目标号码的历史呼出信息。

另外，也可以将新增的目标号码的历史呼出信息输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果。

其中，聚类结果包括多个聚类簇，多个聚类簇中包括一个。

聚类模型是根据作为训练样本的目标号码的历史呼出信息进行无监督训练得到，且所述聚类模型的目标聚类函数为至少一个。

具体地，参见图3，聚类模型的训练方法包括下述步骤301～304：

步骤301、提取数据库数据进行处理，得到多个作为训练样本的目标号码的历史呼出信息。

其中，目标号码的历史呼出信息包括日平均呼出频次和平均通话时间。

步骤302、将获取到的目标号码的历史呼出信息作为训练数据进行预处理，得到归一化后的训练数据。

步骤303、设定聚类模型的目标函数。

本实施例中，聚类模型为基于多目标遗传算法得到，首先需要设定目标函数，目标函数可以为一个或者任意多个。下面以两个目标函数的聚类模型为例进行说明。为了方便表示，约定：

xi1＝第i个手机号码的日平均呼出频次；

xi2＝第i个手机号码的呼出平均通话时间；

将第i个手机号码的呼出信息看作一个样本点xi；

在初次训练的过程中，在数据库中的目标号码的数量大于设定阈值的情况下，触发对聚类模型的训练。训练数据集为x＝{xi}，i＝1，…，n。

其中，聚类划分用c表示，若将训练数据集划分为k个聚类簇，可表示为c＝{cj}，j＝1，…，k。

可以选定第一个目标函数为广义样本方差和，第二个目标函数为calinski-harabaszindex(目标函数不是固定的，可以依据需求改变)。

设定第一个目标函数为广义样本方差和，表示为下式(1)：

其中，|sj|为聚类簇j中所有数据点的广义样本方差。

第二个目标函数为calinski-harabaszindex，表示为下式(2)：

其中，wgsd，bgsd的计算方式分别参见下式(3)～(5)：

其中，xi为第i个手机号码的呼出信息；μj表示第j个聚类簇的样本点的均值，μc表示全部样本点的均值；

bgsd表示类别之间数据的协方差矩阵，d(μj，μc)²表示μj和μc之间的协方差；

wgsd表示类别内部数据的协方差矩阵，d(xi，μc)²表示xi和μc之间的协方差。

步骤304、将训练数据输入聚类模型中，输出聚类结果并存储至聚类结果池中。

本实施例中，输出的聚类结果为含有m种聚类划分的帕累托最优前阵c*＝{c′，c″，…，c^m}。图4示出了一种聚类结果c′的示意图。其中，聚类结果包括多个簇，右下角的簇中的数据点对应的手机号码属于疑似骚扰电话，因为此类手机号码对应的是“呼出频率高，平均通话时间短”。

在训练得到聚类模型后，将聚类模型以及聚类结果池均保存于服务器中。后续步骤中，服务器接收终端发送的在当前次通话中所述被查询号码的通话时间记录，更新数据库中存储的号码的历史呼出信息。若数据库中新增的目标号码的数量大于阈值的情况下，执行所述步骤201。

本实施例采用无监督学习模型，不需要采集大量用户数据，能够很好地保护用户隐私。另外，聚类模型的可变性强，根据需求改变目标函数，即可得到不同的输出结果。

步骤202、判断输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和是否小于预设的聚类结果阈值，若是，执行步骤203，若否，执行步骤204。

假如聚类模型每次输出m个聚类结果，聚类结果池保存n个聚类结果，其中m≤n。

步骤203、将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池。

步骤204、根据输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和与预设的聚类结果阈值的差值以及预存的用户满意度，删除所述聚类结果池中对应数量的聚类结果，再将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池。

具体地，在更新所述聚类结果池之前，所述方法还包括：接收终端发送的对所述识别结果的用户满意度，并将所述聚类结果池中的聚类结果按照所述用户满意度进行排序。

具体地，步骤204包括：根据输出的聚类结果和聚类结果池中已存的历史聚类结果之和与预设的聚类结果阈值的差值，以及预存的对识别结果的用户满意度，删除聚类结果池中第一数量的聚类结果，再将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新聚类结果池；其中，第一数量与所述差值相对应。

以聚类结果池的聚类结果阈值为10，聚类模型每次输出3个聚类结果为例。将第一次输出的3个聚类结果保存于聚类结果池中；然后在第一次更新后，将第二次输出的3个聚类结果保存于聚类结果池中；然后在第二次更新后，将第三次输出的3个聚类结果保存于聚类结果池中；然后在第三次更新后，删除用户满意度较低的2个聚类结果，然后再将第三次输出的3个聚类结果保存于聚类结果池中。

通过步骤204，可以实现对聚类结果池中的聚类结果的更新和维护，并用户满意度更迭资源池，逐步提升用户满意度。

并且，本实施例的方法根据被查询号码的日均呼出频次和平均时长就能判断行为，相对于需要用户大量标记或记录号码的方法，能够更早地预判被查询号码是否为骚扰电话。

上述为本实施例的骚扰电话的识别方法，用于服务器侧。对应地，对于终端侧，参见图5，所述识别方法包括：

步骤501、在接收到来电的情况下，将来电号码作为被查询号码，并生成来电查询请求发送至服务器，并将服务器返回的骚扰电话的识别结果在界面显示。

如图6所示，图6示出了终端的来电界面。若查询到来电号码13511112222为骚扰电话，则在界面中显示“来电号码13511112222疑似为骚扰电话”。

其中，服务器生成骚扰电话的识别结果的步骤参见前述实施例的方法的描述，在此便不再赘述。

步骤502、接收用户对界面中的操作按钮的第一输入。

其中，第一输入为对界面中的操作按钮的滑动或者点选操作。

界面中的操作按钮可以包括接听按钮、挂断按钮，以分别接听或者挂断来电。

步骤503、响应于所述第一输入，选择是否挂断电话，若挂断电话，则执行步骤504，否则执行步骤505。

步骤504、记录来电号码，将通话时间记为0，执行步骤506。

步骤505、接听电话直到通话结束，记录通话时间，执行步骤506。

需要注意的是，对于来电的接听还是挂断，仍以用户的第一输入为准。

步骤506、将当前次通话中被查询号码及其通话时间记录发送至服务器。

本实施例中，通过在终端接收服务器发送的骚扰电话的识别结果，进而根据用户的操作接听或挂断来电操作，从而在正常接听电话流程中完成骚扰电话的识别操作，简化了用户操作的复杂度，交互体验好。

需要说明的是，本申请实施例提供的骚扰电话的识别方法，执行主体可以为骚扰电话的识别装置，或者该骚扰电话的识别装置中的用于执行加载骚扰电话的识别方法的控制模块。本申请实施例中以骚扰电话的识别装置执行加载骚扰电话的识别方法为例，说明本申请实施例提供的骚扰电话的识别方法。

本申请实施例公开了一种骚扰电话的识别装置，参见图7，包括：

查询请求接收模块701，用于接收终端发送的来电查询请求，其中，所述来电查询请求中包括被查询号码；

聚类簇确定模块702，用于根据所述被查询号码的历史呼出信息，在预设的聚类结果池中确定所述被查询号码的聚类结果的对应簇；

识别结果返回模块703，用于在所述被查询号码处于骚扰电话对应的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端。

可选地，所述聚类簇确定模块702，具体用于：

根据预设的聚类结果池，确定所述被查询号码的目标聚类结果；

在数据库中获取所述被查询号码的历史呼出信息，根据所述被查询号码的历史呼出信息将所述被查询号码划分到所述目标聚类结果的对应簇中。

可选地，所述聚类簇确定模块702，具体用于：

若所述被查询号码为首次查询的号码或所述聚类结果池已更新，则将所述聚类结果池中的随机一个聚类结果确定为所述目标聚类结果；其中，所述聚类结果池中包括多个聚类结果；

若所述被查询号码为非首次查询的号码或所述聚类结果池未更新，则将所述上次查询所述被查询号码的聚类结果确定为所述目标聚类结果。

可选地，所述装置还包括：

输出模块，用于在所述数据库中的目标号码的新增数量大于设定阈值的情况下，将所述数据库中的所述目标号码的历史呼出信息输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果；

其中，所述聚类结果包括多个聚类簇，所述聚类模型是根据作为训练样本的所述目标号码的历史呼出信息进行无监督训练得到，且所述聚类模型的目标聚类函数为至少一个。

可选地，所述装置还包括：

第一更新模块，用于若输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和小于预设的聚类结果阈值，则将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池；

第二更新模块，用于若输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和大于等于预设的聚类结果阈值，则根据输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和与预设的聚类结果阈值的差值，以及预存的对所述识别结果的用户满意度，删除所述聚类结果池中第一数量的聚类结果，再将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池；其中，所述第一数量与所述差值相对应。

本申请实施例中的骚扰电话的识别装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonalcomputer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(networkattachedstorage，nas)、个人计算机(personalcomputer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中的骚扰电话的识别装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的骚扰电话的识别装置能够实现图1至图6的方法实施例中骚扰电话的识别装置实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例提供的骚扰电话的识别装置，通过接收终端发送的来电查询请求确定被查询号码，然后基于聚类结果池确定被查询号码的聚类结果的对应簇，并在被查询号码被划分至骚扰电话的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端，从而可以通过被查询号码的呼出信息来判断该号码是否为骚扰电话，不需要收集大量用户数据，运算量小、耗时短。

可选地，本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器810，存储器809，存储在存储器809上并可在所述处理器810上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器810执行时实现上述骚扰电话的识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要注意的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图，如图8所示，该电子设备800包括但不限于：射频单元801、网络模块802、音频输出单元803、输入单元804、传感器805、显示单元806、用户输入单元807、接口单元808、存储器809、以及处理器810等中的至少部分部件。

本领域技术人员可以理解，电子设备800还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器810逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图8中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元804可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)8041和麦克风8042，图形处理器8041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元806可包括显示面板8061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板8061。用户输入单元807包括触控面板8071以及其他输入设备8072。触控面板8071，也称为触摸屏。触控面板8071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备8072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

本申请实施例中，射频单元801将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器810处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元801包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。

存储器809可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器809可主要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器809可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。

处理器810可包括一个或多个处理单元；可选地，处理器810可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器810中。

其中，处理器810，用于接收终端发送的来电查询请求，其中，所述来电查询请求中包括被查询号码；

根据所述被查询号码的历史呼出信息，在预设的聚类结果池中确定所述被查询号码的聚类结果的对应簇；

在所述被查询号码处于骚扰电话对应的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端。

本申请实施例的电子设备，通过接收终端发送的来电查询请求确定被查询号码，然后基于聚类结果池确定被查询号码的聚类结果的对应簇，并在被查询号码被划分至骚扰电话的簇中的情况下，生成骚扰电话的识别结果并返回至终端，从而可以通过被查询号码的呼出信息来判断该号码是否为骚扰电话，不需要收集大量用户数据，运算量小、耗时短。

可选地，处理器810还用于：根据预设的聚类结果池，确定所述被查询号码的目标聚类结果；

在数据库中获取所述被查询号码的历史呼出信息，根据所述被查询号码的历史呼出信息将所述被查询号码划分到所述目标聚类结果的对应簇中。

可选地，处理器810还用于：若所述被查询号码为首次查询的号码或所述聚类结果池已更新，则将所述聚类结果池中的随机一个聚类结果确定为所述目标聚类结果；其中，所述聚类结果池中包括多个聚类结果；

若所述被查询号码为非首次查询的号码或所述聚类结果池未更新，则将所述上次查询所述被查询号码的聚类结果确定为所述目标聚类结果。

可选地，处理器810还用于：在所述数据库中的目标号码新增数量大于设定阈值的情况下，将所述数据库中的所述目标号码的历史呼出信息输入至聚类模型中，输出至少一个聚类结果；

其中，所述聚类结果包括多个聚类簇，所述聚类模型是根据作为训练样本的所述目标号码的历史呼出信息进行无监督训练得到，且所述聚类模型的目标聚类函数为至少一个。

可选地，处理器810还用于：在输出至少一个聚类结果后，若输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和小于预设的聚类结果阈值，则将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池；

若输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和大于等于预设的聚类结果阈值，则根据输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和与预设的聚类结果阈值的差值，以及预存的对所述识别结果的用户满意度，删除所述聚类结果池中第一数量的聚类结果，再将当前输出的聚类结果存入所述聚类结果池中，以更新所述聚类结果池；其中，所述第一数量与所述差值相对应。

本实施例的电子设备采用无监督学习模型，不需要采集大量用户数据，能够很好地保护用户隐私。另外，聚类模型的可变性强，根据需求改变目标函数，即可得到不同的输出结果。

另外，通过将输出的聚类结果和所述聚类结果池中已存的历史聚类结果之和与预设的聚类结果阈值相比较，并在聚类结果之和超过聚类结果阈值的情况下，根据用户满意度删除聚类结果池中对应数量的聚类结果，可以维持聚类结果池的规模。

本实施例的电子设备可以实现对聚类结果池中的聚类结果的更新和维护，并用户满意度更迭资源池，逐步提升用户满意度。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述骚扰电话的识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述骚扰电话的识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。