[发明专利]基于升级多差树模型的投诉升级预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201811551949.5 申请日: 2018-12-18
公开(公告)号: CN111340264A 公开(公告)日: 2020-06-26
发明(设计)人: 吕景楠 申请(专利权)人: 中国移动通信集团广东有限公司;中国移动通信集团有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/00;G06Q50/10
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹;李相雨
地址: 510623 广东省广州市天*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 升级 多差树 模型 投诉 预测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于升级多差树模型的投诉升级预测方法,其特征在于,包括:

获取目标用户的投诉指标信息;

将所述投诉指标信息,输入至预先构建的升级多差树模型,输出所述目标用户的投诉是否会升级的预测结果,其中,所述升级多差树模型由多个决策树构成。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述升级多差树模型中的多个决策树分别根据所述投诉指标信息对所述目标用户的投诉是否会升级进行预测,输出多个初始结果,以数量最多的一类初始结果作为所述升级多差树模型输出的所述目标用户的投诉是否会升级的预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述升级多差树模型的构建步骤包括:

a、从获取到的训练样本集中选取若干个训练样本;

b、根据选出的若干个训练样本,分别计算每一投诉指标的信息增益率,以信息增益率最大的投诉指标作为节点建立决策树;

c、重复步骤a~b,获取多个决策树;

d、将多个决策树组合成升级多差树模型。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从获取到的训练样本集中选取若干个训练样本之前,还包括:

对获取到的历史数据进行数据清洗,除去无效数据,生成训练样本集。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述训练样本集中包括正样本和负样本,正负样本按照预设比例范围设置。

6.一种基于升级多差树模型的投诉升级预测装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取目标用户的投诉指标信息;

预测模块,用于将所述投诉指标信息,输入至预先构建的升级多差树模型,输出所述目标用户的投诉是否会升级的预测结果,其中,所述升级多差树模型由多个决策树构成。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括模型构建模块,用于构建所述升级多差树模型。

8.一种电子设备,其特征在于,包括:

存储器和处理器,所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信;所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至5任一所述的方法。

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