教師なしRandom Forestsを用いた迷惑電話発信者分類法の検討

概要

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IP 電話の普及に伴い,販売促進および宣伝といった迷惑電話の出現が問題視されている.着信側は電話に応答して初めてその電話が迷惑電話であるかを判定できるため,迷惑電話を着信前に判定することは,事前に内容を確認できる E メールのスパム判定より困難である.これまで,通話頻度,平均通話時間などの特徴量を用いて,迷惑電話を発信するアカウントを判別する方式が検討されてきた.しかしながら,迷惑電話発信者は複数アカウントを用いることにより,これらの判定方式を用いた場合の判定精度を低減できる.これは従来提案されてきたいずれの手法も単一の特徴量毎に判定を行っているため,各特徴量の閾値の設定が困難になるためである.そこで本論文では,多くのユーザが 1 つの SIP サーバを利用することに着目し,教師なし Random Forests に複数の特徴量を入力し,各ユーザの通話の特徴に関する類似度を基に迷惑電話を発信するアカウントを分類する方式を提案する.教師なし Random Forests を用い,複数の特徴量を用いて各ユーザ間の類似度から分類を行うことで,発信の特性が異なる迷惑電話発信者を,事前学習なしで分類することが可能となる.また,迷惑電話発信者が発信する相手は通話毎に異なり,その通話先から電話が掛け返される割合が低いことに着目し,これらの割合を顕著に表す特徴量を2つ提案する.実際の通話記録およびコンピュータによって生成された通話データを用い,本方式の有効性を示す.
2012-12-07

教師なしRandom Forestsを用いた迷惑電話発信者分類法の検討

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