[发明专利]线索质量数据确定方法、系统、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202110145277.3 | 申请日: | 2021-02-02 |
公开(公告)号: | CN112837096A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 王秋杰;殷海明 | 申请(专利权)人: | 长沙市到家悠享网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q10/06;G06F16/215;G06N20/00;G06N20/10 |
代理公司: | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人: | 宋红艳 |
地址: | 410000 湖南省长沙市长沙高新*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 线索 质量 数据 确定 方法 系统 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种线索质量数据确定方法,其特征在于,包括:
获取多个历史线索信息;其中,所述线索信息与服务需求方要求的服务内容具有关联性;
根据所述多个历史线索信息,确定计算模型;
利用所述计算模型,对新输入的线索信息进行分析,得出所述线索信息的线索质量数据;其中,所述线索质量数据反映所述线索信息对应的签单概率;
在交互界面上,展示所述线索质量数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算模型为机器学习模型;以及
根据所述多个历史线索信息,确定计算模型,包括:
根据所述多个历史线索信息,生成训练样本;
利用所述训练样本,对所述机器学习模型进行训练,得到计算模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个历史线索信息包括:多个历史线索画像及各历史线索画像对应的签单结果;以及
根据所述多个历史线索信息,生成训练样本,包括:
基于各历史线索画像对应的签单结果,对各历史线索信息进行标记;
根据标记结果,确定正训练样本及负训练样本。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
将历史线索画像对应的签单结果为成功签单的历史线索信息,作为正训练样本;
将历史线索画像对应的签单结果为未成功签单的历史线索信息,作为负样训练本。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在根据所述多个历史线索信息,生成训练样本之前,还包括:
对所述多个历史线索信息进行预处理操作;
其中,所述预处理操作包括:过滤处理、去噪处理。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述线索画像包括如下中至少一项:
线索来源渠道,线索所属区域,线索所属服务类型,线索所属紧急程度、服务需求方要求的服务内容、服务需求方要求服务提供方的到岗日期,服务需求方要求服务提供方的工作年限、年龄、籍贯及生肖,服务需求方要求的服务起始时间,服务需求方要求的服务天数,线索创建天数。
7.一种线索质量数据确定系统,其特征在于,包括:
服务端,获取多个历史线索信息;其中,所述线索信息与服务需求方要求的服务内容具有关联性;根据所述多个历史线索信息,确定计算模型;利用所述计算模型,对新输入的线索信息进行分析,得出所述线索信息的线索质量数据;其中,所述线索质量数据反映所述线索信息对应的签单概率;
客户端,用于提供交互界面,在交互界面上展示所述线索质量数据。
8.一种线索质量数据确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取多个历史线索信息;其中,所述线索信息与服务需求方要求的服务内容相具有关联性;
确定模块,用于根据所述多个历史线索信息,确定计算模型;
分析模块,用于利用所述计算模型,对新输入的线索信息进行分析,得出所述线索信息的线索质量数据;其中,所述线索质量数据反映所述线索信息对应的签单概率;
展示模块,用于在交互界面上,展示所述线索质量数据。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和处理器,其中,
所述存储器,用于存储程序;
所述处理器,与所述存储器耦合,用于执行所述存储器中存储的所述程序,以用于:
获取多个历史线索信息;其中,所述线索信息与服务需求方要求的服务内容具有关联性;
根据所述多个历史线索信息,确定计算模型;
利用所述计算模型,对新输入的线索信息进行分析,得出所述线索信息的线索质量数据;其中,所述线索质量数据反映所述线索信息对应的签单概率;
在交互界面上,展示所述线索质量数据。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有程序,所述程序被处理器执行以实现如权利要求1至6任一项所述的线索质量数据确定方法。
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