1.一种基于移动数据的易受诈人群画像构建方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：提取用户网络信息空间特征；

S2：提取用户物理空间行为特征，具体包括以下步骤：S21：将受电信诈骗用户手机号码与正常用户手机号码关联数据库中的相关数据模型，提取用户接入基站数据和基站经纬度信息，使用第三方电子地图引入POI信息；

S22：根据用户轨迹数据中相邻两点的间隔权值，和轨迹数据的局部时空密度大小识别用户的停留点；

所述间隔权值γ

其中，

所述局部时空密度ρ

其中，dist(x

停留点识别方法为：对γ

S23：对每一个停留点赋予一个语义信息，将停留点半径R内最多的POI类型赋予给该停留点；

S24：按时间汇总用户访问各POI类型区域的次数；

S3：获取用户二元空间融合特征，即对用户网络信息空间特征和物理空间行为特征进行特征融合，并对用户二元空间融合特征进行筛选，得到最优特征子集；

对用户二元空间融合特征进行筛选，具体包括以下步骤：S31：计算原始特征空间中各特征与目标类别的最大互信息系数MIC；其中最大互信息系数MIC的计算公式为：其中，D＝{(f

I

删除小于阈值ε的特征后降序排序，构成特征子集S；

S32：计算特征与特征间，特征与目标类别间的对称不确定性SU；其中对称不确定性SU的计算公式为：其中，I(f

SU(f

其中，SU(f

S4：根据最优特征子集生成用户画像。

2.根据权利要求1所述的易受诈人群画像构建方法，其特征在于，步骤S1中，提取用户网络信息空间特征，具体包括以下步骤：S11：利用受电信诈骗用户手机号码与正常用户手机号码关联数据库中的相关数据模型，提取用户基础属性信息、通话记录信息、短信记录信息和上网记录信息；

S12：使用数字标记用户基础信息，按时间维度汇总通话行为、短信行为和上网行为。

3.根据权利要求1所述的易受诈人群画像构建方法，其特征在于，步骤S3中，对用户网络信息空间特征和物理空间行为特征进行特征融合，计算公式为：其中，a,b,c分别为用户网络信息空间中不同种类型特征，x为用户物理空间中某类型特征，下标字母为对应类型特征数量，*为笛卡尔积。

4.根据权利要求1所述的易受诈人群画像构建方法，其特征在于，步骤S4中，根据最优特征子集生成用户画像，具体包括以下步骤：S41：将最优特征子集中的全部特征表示为事实标签；

S42：依据事实标签结合电信诈骗中被害人的心理构建若干特色标签；特色标签的计算公式为：其中，f