Оптимистичный человек! Мы стараемся описывать наши продукты как можно более объективно. Мне нравятся дифференцированные продукты. (Если у вас есть вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне лично — достаточно) Люблю все новое. Я записываю видеообзоры на YouTube.
Как восстановить основы обратного поиска телефонных номеров
Некоторые из источников, используемых для создания такого списка, включают
1. данные операторов связи. Операторы связи лучше других знают, кому принадлежит тот или иной телефонный номер. Конечно, это конфиденциальная информация, но некоторые агентства имеют лицензионные соглашения на коммерческие данные с крупными поисковыми службами или брокерами данных. Это позволяет им ограничить доступ к записям абонентов для целей поиска.
2. правительственные данные. Многие государственные органы собирают информацию о телефонных абонентах для выполнения нормативных требований, реагирования на чрезвычайные ситуации и других целей. В России эти данные официально недоступны, но в некоторых западных странах эти базы данных находятся в открытом доступе или могут быть получены по официальному запросу, а также эти данные могут быть добавлены в базы данных глобальной службой обратного поиска.
3. специализированные справочники. Наиболее очевидным источником информации для служб обратного поиска телефонов являются данные, которые компании публикуют о себе в таких справочниках, как Яндекс Карты, 2ГИС или Желтые страницы.
4. персональные поисковые сайты. Крупнейшие системы поиска контактов, такие как Whitepages, BeenVerified и Spokeo, имеют собственные каталоги, созданные путем агрегирования многих источников общедоступной информации и некоторых частных источников данных. Вы можете искать в базе данных связи между именами, адресами, номерами телефонов и другими деталями. Предоставляя доступ к этим агрегированным общедоступным источникам записей и данным брокеров, службы обратного поиска, в отличие от бизнес-справочников, могут предоставлять информацию об абонентах как стационарных, так и мобильных номеров.
5. анализ веб-сайтов. Некоторые места обратного поиска телефонов запрашивают номера телефонов и имена и анализируют открытые источники информации, социальные сети, объявления и сообщения на форумах. Например, собирая объявления в пряже, сообщения на форумах или других публичных веб-сайтах, на которых публикуются телефонные номера. Такой подход обычно дает более низкое качество совпадений по сравнению с полным поиском по каталогу. Однако это недорогая альтернатива базовому поисковому сайту.
6. база, созданная пользователями. Это самый очевидный способ дополнить взаимный поиск. Люди сами делятся информацией о том, кто звонил на неизвестный номер, особенно если это мошенники, рекламодатели или коллекционеры. Таким образом, краудсорсинг пополняет базу данных обратного поиска актуальной и уникальной информацией, которую невозможно найти другими способами.
Основная проблема в этой области — отсутствие государственного регулирования, как в плане запрета нежелательной почты, так и в плане координации сбора таких баз данных. В настоящее время каждая служба собирает только такие базы данных — в результате обратный поиск страдает от сильной фрагментации, а отдельные базы данных остаются совершенно бесполезными.
Разговоры о телефонных звонках в Интернете в целом неприемлемы, но с этим нужно что-то делать.
Определитель номера для мессенджеров WhatsApp и Viber от Яндекса
В мире современных смартфонов, в том числе с операционной системой Android, где ежедневно появляются новые модели с различными функциями, защита от мошенничества и спама важна как никогда. С инновационным детектором номеров от Яндекса вы с меньшей вероятностью попадете в большие базы данных разработчиков. Кроме того, детектор контактов в мессенджерах WhatsApp и Viber работает автоматически на iOS, но активируется отдельно на устройствах Android. Эти инструкции помогут вам установить детектор контактов на Whatsapp и Viber.
Скачайте на свой смартфон приложение Яндекс — Алиса в Google Play.
Откройте приложение и нажмите «Пуск».
Перейдите в самый низ и нажмите «Все сервисы».
Выберите «Распознавание звонков».
[Нажмите Включить, чтобы активировать операцию.
По умолчанию предоставляет яндексу доступ к номерам автоматического распознавания.
Разрешает все остальные права и доступ к приложению, включая возможность отображать во время разговора виджеты от Яндекса, содержащие информацию о входящих вызовах.
Вернитесь в главное меню приложения и нажмите Все сервисы.
Нажмите Шестеренка в правом верхнем углу.
Включите опцию «Распознавание вызовов мессенджера».
Как пользователи могут научить Яндекс предупреждать их о телефонном спаме
С телефонным спамом знакомы все — размещали ли вы свой номер в Интернете, отвечали ли на сомнительный опрос в оффлайне или просто имели несчастье получить доступ к нескольким базам данных. Сегодня мы расскажем читателям «Хабрахабра», как приложение «Яндекса» теперь предупреждает о спам-звонках, используя отзывы пользователей и машинное обучение.
Звонки с незнакомых номеров — всегда сложный вариант. Что это — долгожданный звонок курьера или очередная компания с «уникальным» рекламным предложением? Для решения этой проблемы существуют мобильные приложения, которые работают на основе списка известных организаций. Они частично решают проблему. Однако самые агрессивные спамеры, сомнительные коллекторы и хакеры в такие базы не попадают. Что же делать?
Идея создания собственного определителя номера пришла к нам случайно. На нее обратил внимание один из сотрудников компании, у которого было два телефона. Когда на основной телефон поступал звонок с неизвестного номера, номер вводился в поисковую систему на втором устройстве, чтобы поискать отзывы в Интернете. Такой способ вряд ли можно назвать удобным, но мы вдохновились и решили немного автоматизировать его. Мы создали наш первый прототип для Android. Он выполнял следующие действия Во время входящего звонка открывалось окно веб-просмотра и загружались результаты поиска по номеру входящего звонка. Отлично! Нам удалось сэкономить деньги на телефонных счетах. Но на самом деле, несмотря на упрощение процедуры, толку от этого было мало.
Попробуйте набрать номер телефона в поисковой системе. Вы неизменно найдете сайт, который предложит вам ознакомиться с рейтингом этого номера. Однако, кликнув на результаты, вы, скорее всего, обнаружите, что сайт только создал все возможное количество страниц, а самого отзыва не существует. В таких случаях поиск информации о входящих звонках отнимает много времени и неэффективен. Единственный способ сделать это хорошо — быстро найти ответ. Но для этого вам нужны данные.
У Яндекса есть справочник. Это основа знаний об организации, которая обновляется как самой компанией, так и пользователями. Оттуда информация об организации черпается при поиске или на карте. Если наш интерьер — это оригинальный номер мобильного телефона, впервые перешедший от простого выхода к вердикту, то данные были взяты из списка. Однако этого оказалось недостаточно. Очень часто люди звонят с номеров, запись на которые в некоторых компаниях не афишируется. Чтобы решить эту проблему, необходимо было собрать дополнительные комментарии от пользователей, которым звонили с таких номеров.
Мы начали с простого. С лета прошлого года Яндекс.Поиск предлагает пользователям возможность оставить отзыв о номере телефона, который они ищут. Простое текстовое поле для критики в свободной форме. Мы не стали ограничивать отзывы конкретными вариантами ответов, так как не до конца осознавали различные источники спама. Проблема в том, что автоматизировать анализ отзывов в свободной форме очень сложно. Однако мы обошли эти трудности с помощью краудсорсинговой платформы «Тройка», которая помогала пользователям анализировать и классифицировать критиков.
Таким образом, мы начали собирать данные не только об известных организациях с относительно высокой репутацией, но и о спамерах, мошенниках, агрессивных коллекторах, фальсификаторах и даже людях, которые хотят, чтобы их заставили замолчать по телефону. Не все категории можно смело отнести к нежелательным звонкам. Например, курьерские звонки обычно полезны.
Данные из объявлений и первоначальные комментарии пользователей легли в основу определителя номера Яндекса, который был запущен в версии онлайн-поиска в прошлом году. Яндекс начал отвечать на многие вопросы, связанные с телефонными номерами.
Вскоре ранняя версия определителя номера была включена в приложение Яндекс.Карты. Отзывы о других категориях работали только на листинге справочника, так как для качественной работы этого было еще недостаточно. Это и подтолкнуло нас к следующему этапу разработки идентификаторов. Вместо того чтобы ждать их онлайн, нам нужно собирать отзывы о мобильных устройствах. Но как это сделать? Первые внутренние попытки собирать отзывы после каждого звонка вызывали проблемы. Часто это требует от пользователей раздражения. Более того, это вызывает и поощряет протесты, когда каждый пользователь может оставить отзыв о входящем звонке. Нам следовало действовать более разумно.
Яндекс специализируется на машинном обучении. С ее помощью поиск создает выдачу, браузеры обнаруживают вредоносные сайты, а музыка подсказывает произведения. Машинное обучение позволяет выявлять неявные закономерности при анализе большого количества разнородных факторов. Это было применено и в новой версии Number ID. Теперь он работает с приложением Яндекса для Android. Наша технология, основанная на библиотеке CatBoost, анализирует более 200 факторов при определении заявок на отзыв. Например, частоту и продолжительность звонков. О других факторах мы благоразумно умалчиваем, но это решение позволило снизить интервенционизм и максимально усложнить задачу.
Несколько слов о том, как это теперь работает. Если в приложении «Яндекса» активируется идентификатор в конфигурации и совершается звонок с неизвестного номера, в облако отправляется запрос, из которого возвращается вердикт.
Кстати, вердикт может отображаться и для неотвеченных звонков. Это может быть полезно, если вы не уверены, нужно ли вам звонить еще раз.
Если Яндекс не знает, откуда именно поступил звонок, пользователь может проверить запрос на оставление отзыва после его завершения. Вероятность такого запроса зависит именно от анализа всех факторов в облаке.
В настоящее время мы собираем новые комментарии, которые неизбежно повлияют на развитие будущих технологий распознавания звонков. Если у вас есть опыт создания подобных систем или выявления альтернативных вариантов решения проблемы нежелательных звонков, нам будет интересно обсудить их. Спасибо.