一种基于大数据技术的投诉分析与预测系统 被引量：10

1

作者 董智纯 杨林 +1 位作者 詹念武 廖振松 《信息通信》 2015年第9期285-286,共2页

投诉是顾客不满的表示,不论正确与否,是一种不满意的表达。同时,用户投诉也是运营商发现问题和提升网络质量的重要途径。早期对用户投诉的处理,是一种点对点、定向分析、缺乏关联的滞后处理,存在治标不治本的顽疾。进入移动互联网时代,... 投诉是顾客不满的表示,不论正确与否,是一种不满意的表达。同时,用户投诉也是运营商发现问题和提升网络质量的重要途径。早期对用户投诉的处理,是一种点对点、定向分析、缺乏关联的滞后处理,存在治标不治本的顽疾。进入移动互联网时代,大数据、云计算等新型技术的广泛应用,建立了一种基于大数据技术的投诉分析与预测系统,基于底层信令的全量分析,可有效定位故障原因,实施基于历史投诉样本库的投诉预测,并提前进行干预。 展开更多

关键词 大数据 客户感知 信令分析 投诉预测 提前干预

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客户投诉处理精准分析与定位研究

2

作者 张蕊 张丽红 吴登群 《数字通信世界》 2024年第6期58-60,共3页

该文阐述了采用特征提取、关联规则挖掘、数据分析、投诉热点预判等技术,可实现对客户投诉的精准分析,有效减少客户投诉,提升信息服务业的服务水平。

关键词 客户投诉 特征提取 投诉分类 投诉预测

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基于态势感知的电网停电用户敏感度及投诉预测

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作者 王海燕 袁新平 《电力需求侧管理》 2023年第2期107-111,共5页

在电网停电用户敏感度及投诉预测中,由于预测结果不准确影响了电网公司的精准化服务,因而设计一种基于态势感知的电网停电用户敏感度及投诉预测方法。通过SAS软件中的Enterprise Miner workstation模块和Enterprise Guide模块采集电网... 在电网停电用户敏感度及投诉预测中,由于预测结果不准确影响了电网公司的精准化服务,因而设计一种基于态势感知的电网停电用户敏感度及投诉预测方法。通过SAS软件中的Enterprise Miner workstation模块和Enterprise Guide模块采集电网停电用户敏感度及投诉相关数据,具体包括停电敏感用户标签数据、故障处理数据、停电事件数据、客户通话数据、95598工单数据。对挖掘数据实施缺失数据处理、异常数据处理以及告警误报漏报数据处理等预处理。基于态势感知技术与随机森林算法构建电网停电用户敏感度及投诉预测模型,实现用户对于停电的敏感度及投诉预测。利用该方法对某地区电网实施用户关于停电的敏感度及投诉预测,测试该方法的预测性能。测试结果表明该方法有着高于90%的查准率、查全率,F测度数据值较高,AUC面积较大,数据灵敏度始终大于97%,说明设计方法有着优越的电网停电用户敏感度及投诉预测性能。 展开更多

关键词 电网停电 用户敏感度 投诉预测 态势感知 随机森林算法

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基于随机森林算法的95598投诉预测方法研究 被引量：4

4

作者 李鹏鹏 周丹阳 +3 位作者 姜朝明 喻湄霁 刘伟 王涛 《浙江电力》 2020年第4期57-62,共6页

为减少投诉风险发生,提出一种基于随机森林算法的95598工单投诉预测方法,实现对95598工单的直接投诉预测与转化投诉预测。首先,对95598历史工单进行数据预处理;其次,在充分考虑历史工单的供电地区、时间、天气、前期工单事因、重复来电... 为减少投诉风险发生,提出一种基于随机森林算法的95598工单投诉预测方法,实现对95598工单的直接投诉预测与转化投诉预测。首先,对95598历史工单进行数据预处理;其次,在充分考虑历史工单的供电地区、时间、天气、前期工单事因、重复来电和投诉倾向等情况的基础上,建立了基于随机森林算法的95598电力服务投诉工单预测模型。以某市全年95598工单数据为例,建立了该市的95598电力服务投诉工单预测模型,并以Weka 3.8数据挖掘软件为测试平台,对所建立的模型进行测试,并与其他数据挖掘算法的预测性能进行了对比分析。结果表明,该方法能够实现对95598投诉风险的有效预测,投诉预警效果良好。 展开更多

关键词 数据挖掘 随机森林 投诉预测 电力服务 95598工单

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基于大数据建模的投诉预测与应用 被引量：2

5

作者 丁俊民 廖振松 《信息通信》 2015年第9期291-292,共2页

网络运行质量才是通信业生存和发展的基本保障,用户投诉的管理,则是改善企业与用户的关系、提升用户体验借以提升客户满意度的重要举措。早期,投诉处理存在事后分析、点对点分析、着重于KPI指标的分析等局限性,尽管投入多,但效果并不明... 网络运行质量才是通信业生存和发展的基本保障,用户投诉的管理,则是改善企业与用户的关系、提升用户体验借以提升客户满意度的重要举措。早期,投诉处理存在事后分析、点对点分析、着重于KPI指标的分析等局限性,尽管投入多,但效果并不明显。针对早期工作中的不足,引入大数据挖掘技术,采用大数据建模的思路,建立了投诉预测系统,从源头分析用户投诉的深层次原因,在解放投诉人员的同时,极大提升效率,树立了企业的良好形象。 展开更多

关键词 大数据 投诉预测 数据建模 KPI指标

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一种基于大数据的投诉精细化分析系统 被引量：1

6

作者 廖振松 叶杨 +1 位作者 刘德好 刘余罡 《信息通信》 2014年第9期249-250,共2页

网络投诉管理工作中,客服的后台投诉处理与运维的一线投诉处理和故障处理是两个有交叉但相互独立的工作,导致投诉处理与故障处理脱节。基于大数据的投诉精细化分析系统里,促进了投诉前期调研与后期现场处理两个环节的统计,使得投诉工作... 网络投诉管理工作中,客服的后台投诉处理与运维的一线投诉处理和故障处理是两个有交叉但相互独立的工作,导致投诉处理与故障处理脱节。基于大数据的投诉精细化分析系统里,促进了投诉前期调研与后期现场处理两个环节的统计,使得投诉工作形成了闭环管理,同时,通过引入大数据技术,实施对海量投诉信息进行分析与挖掘,实现了投诉的多维度管理、指标的精细化分析、投诉预测等,为企业的资源分配、决策制订等进行了很好的支撑。 展开更多

关键词 投诉万户比 大数据 投诉预测 专题 热点

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基于机器学习的网络投诉预测分析 被引量：1

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作者 万仁辉 王洁 +2 位作者 戴鹏程 张旭阳 辛潮 《电信工程技术与标准化》 2020年第8期45-50,共6页

减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投... 减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投诉用户的预测。该方法预测准确率较高,与其它网优系统对接后能够定位用户质差原因,使网络部门能够提前进行网络优化,提升用户满意度。 展开更多

关键词 机器学习 网络投诉 投诉预测

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大数据闭环管理系统实现投诉处理的效能提升 被引量：1

8

作者 姚远 《通讯世界》 2019年第12期169-170,共2页

常规移动网投投诉分析工作,重点关注问题分析环节,投诉处理质量提升有限,通过引入大数据投诉闭环管理系统,加强对事前预警、事后总结的关注,将三个环节紧密联系,形成环状工作流,达到投诉原因精准分析、精细预测目的,降低投诉量、提升投... 常规移动网投投诉分析工作,重点关注问题分析环节,投诉处理质量提升有限,通过引入大数据投诉闭环管理系统,加强对事前预警、事后总结的关注,将三个环节紧密联系,形成环状工作流,达到投诉原因精准分析、精细预测目的,降低投诉量、提升投诉处理效能。 展开更多

关键词 闭环管理 大数据 投诉预测 效能提升 GIS呈现

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一种基于4G异常回落的投诉预测方法

9

作者 李尧辉 霍龙浩 朱青仑 《中国新通信》 2018年第11期1-3,共3页

4G网络普及与用户规模增长,以及用户对网络质量要求的提升,对投诉处理带来极大挑战。本文提出一种基于4G异常回落的投诉预测方法,该方法通过构建特征小区库,检测库中发生4G异常回落行为实现投诉预测,并对投诉预测小区进行关联定位及处... 4G网络普及与用户规模增长,以及用户对网络质量要求的提升,对投诉处理带来极大挑战。本文提出一种基于4G异常回落的投诉预测方法,该方法通过构建特征小区库,检测库中发生4G异常回落行为实现投诉预测,并对投诉预测小区进行关联定位及处理。该方法能有效实现主动投诉预测,提前发现、解决网络问题,达到提升网络稳定性、降低投诉量的效果。 展开更多

关键词 投诉预测 投诉处理 4G异常回落

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如何运用数据挖掘算法进行投诉预测分析

10

作者 王文海 吉日木图 +1 位作者 何治东 胡建国 《信息通信》 2019年第11期251-253,共3页

文章主要描述如何运用数据挖掘算法,通过对未预知的价值场景(如重复投诉、质差小区投诉、隐性故障等)的关联关系的分析,提前发现有投诉倾向的用户,对潜在投诉用户主动关怀,预防用户进行投诉行为,降低万用户投诉比,提升用户满意度。

关键词 大数据 挖掘算法 投诉预测

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基于深度学习的用户投诉预测模型研究 被引量：19

11

作者 周文杰 严建峰 杨璐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1428-1432,共5页

用户投诉预测模型能有效地降低电信用户投诉率,对企业提高用户满意度和竞争力有着至关重要的作用。在模型训练过程中,由于人工设计特征的缺陷和设计过程中存在难以预估的复杂性,使得模型预测的精度和设计特征的效率不能有很大的提升。... 用户投诉预测模型能有效地降低电信用户投诉率,对企业提高用户满意度和竞争力有着至关重要的作用。在模型训练过程中,由于人工设计特征的缺陷和设计过程中存在难以预估的复杂性,使得模型预测的精度和设计特征的效率不能有很大的提升。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的用户投诉预测模型。该模型通过深层网络特征学习单元能从电信用户原始数据中自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征,并将这些高层特征输入到传统分类器中来提高模型的精度。通过实验结果分析,预测模型在AUC指标上比以往用户投诉模型提升了7.1%,证明了该模型自动学习特征的有效性和深度学习在电信大数据领域的可用性。 展开更多

关键词 电信投诉预测 深度学习 深度置信网络 非线性组合特征

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大数据驱动的投诉预测模型 被引量：12

12

作者 周文杰 杨璐 严建峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期217-223,共7页

随着电信行业市场竞争的不断加剧,用户对服务质量要求逐步提高,导致用户投诉率不断攀升。在此情况下,通过准确预测用户投诉行为来降低用户投诉率成为运营商关注的重点。目前传统的投诉预测模型仅从分类算法和人工调研特征来讨论,而没有... 随着电信行业市场竞争的不断加剧,用户对服务质量要求逐步提高,导致用户投诉率不断攀升。在此情况下,通过准确预测用户投诉行为来降低用户投诉率成为运营商关注的重点。目前传统的投诉预测模型仅从分类算法和人工调研特征来讨论,而没有充分利用运营商的大数据。因此,提出了在Hadoop/Spark大数据平台上使用并行随机森林来构建用户预测投诉模型,它不仅用到了业务支持系统数据,而且还用到了运营支持系统数据和客服工单数据,并在此基础上进一步增加了反映用户相互关系的图特征和二阶特征。基于上海市某运营商数据的实验结果表明,利用多来源、高维度的特征来训练用户投诉预测模型的精度会明显高于传统方法,在此基础上有针对性地对目标用户采取安抚措施,可以降低用户投诉率,获得较高的商业价值。 展开更多

关键词 大数据 投诉预测模型 特征工程 二阶特征 图特征 随机森林

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基于局部线性嵌入和深度森林算法的电力客户投诉预测模型 被引量：1

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作者 张梅 保富 《电测与仪表》 北大核心 2024年第1期107-112,共6页

由于电力市场竞争日益激烈,用户对服务质量的要求不断提高,用户投诉量持续上升。在基于大数据的电力客户投诉预测模型的体系结构基础上,提出一种基于局部线性嵌入和深度森林算法的电力客户投诉预测方法。采用局部线性嵌入算法对客户投... 由于电力市场竞争日益激烈,用户对服务质量的要求不断提高,用户投诉量持续上升。在基于大数据的电力客户投诉预测模型的体系结构基础上,提出一种基于局部线性嵌入和深度森林算法的电力客户投诉预测方法。采用局部线性嵌入算法对客户投诉预测模型的输入特征向量进行降维处理,减少计算量和避免陷入局部最优解;对降维后的投诉预测特征向量进行多粒度扫描,提高其表征学习能力;基于级联森林建立深度森林算法模型,实现客户投诉预测。实际数据的仿真结果表明,与不进行降维处理及其他预测模型相比,文中所提出的预测模型可以更准确地预测客户投诉趋势,为电力企业客户投诉分析和预测提供了参考依据。 展开更多

关键词 电力客户 投诉预测模型 局部线性嵌入 深度森林算法

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通信运营商客户投诉与故障发生的相关性分析 被引量：5

14

作者 韩廷婷 《软件导刊》 2017年第9期161-163,共3页

进行客户投诉问题预测,采取相应措施及时解决是提高通信运营商服务质量的重要手段之一。提出一种基于相关性分析的客户投诉预测方法。客户投诉相关因素有多种,将软硬件故障因素作为重要因素,根据通信运营商提供的客户投诉数据与故障数据... 进行客户投诉问题预测,采取相应措施及时解决是提高通信运营商服务质量的重要手段之一。提出一种基于相关性分析的客户投诉预测方法。客户投诉相关因素有多种,将软硬件故障因素作为重要因素,根据通信运营商提供的客户投诉数据与故障数据,利用机器学习中的相关性分析技术,建立客户投诉与故障发生的关系模型,进而构建基于故障的投诉预测模型,对潜在的客户投诉进行预测。分析表明,故障发生与投诉存在较强的相关关系,所以该方法可提高运营商服务质量。 展开更多

关键词 客户投诉预测 软硬件故障 相关性分析

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基于信令的GPRS潜在投诉客户预测模型 被引量：5

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作者 赵业祯 黄晓弟 《电信快报（网络与通信）》 2014年第8期29-32,共4页

提出基于Gb信令的GPRS(通用分组无线服务)业务潜在投诉客户预测方法,在预测数据业务潜在投诉客户时,从投诉客户信令分析入手,归纳其信令特征,建立信令特征库,异常信令特征作为建模因子,采用决策树算法建立数据业务潜在投诉客户预测模型... 提出基于Gb信令的GPRS(通用分组无线服务)业务潜在投诉客户预测方法,在预测数据业务潜在投诉客户时,从投诉客户信令分析入手,归纳其信令特征,建立信令特征库,异常信令特征作为建模因子,采用决策树算法建立数据业务潜在投诉客户预测模型。对数据业务潜在投诉客户进行预测,以便先于客户发现问题,解决客户数据业务使用过程中出现的问题,定位客户投诉的根本原因,从网络侧解决问题;或者通过客户关怀的方式给客户提供解决方法。 展开更多

关键词 GPRS投诉 信令特征库 决策树算法 客户感知 潜在投诉客户预测模型

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