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融合CNN与LSTM的网络质量KQI数据特征提取与投诉预警

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移动通信 2020年第2期44卷 69-75页

作者：蒋仕宝杜翠凤聂丹彤广州杰赛科技股份有限公司人力资源部广东广州510310 广州杰赛科技股份有限公司广东广州510310 中移互联网有限公司广东广州510000

为解决传统网络质量KQI数据难以提取有效特征的问题,提出一种融合CNN和LSTM的网络质量KQI数据特征提取与预测方法。首先,分别采用CNN和LSTM获取KQI数据的特征表述和隐含层特征向量;然后引入Soft Attention Model来获得注意力分配概率分... 详细信息

为解决传统网络质量KQI数据难以提取有效特征的问题,提出一种融合CNN和LSTM的网络质量KQI数据特征提取与预测方法。首先,分别采用CNN和LSTM获取KQI数据的特征表述和隐含层特征向量;然后引入Soft Attention Model来获得注意力分配概率分布;再将注意力分配概率分布与隐含层特征向量加权求和得到融合特征表达,从而得到数据的融合特征表达--空间维度和时间维度,并以多步预测的方法验证融合特征的有效性。研究表明,本文提出的算法能够有效预测、定位用户投诉问题,网优部门可根据实时的诊断结果,结合设备优化充分改善现有的网络质量,实现网络质量的主动干预,提升用户满意度。

关键词： CNN LSTM 特征提取投诉预警

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基于随机森林算法的投诉预警模型优化方法

电力信息与通信技术 2018年第8期16卷 60-65页

作者：朱龙珠宫立华刘鲲鹏杨菁赵强国家电网客服中心天津300000 北京数洋智慧科技有限公司北京100081

为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特... 详细信息

为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特征选择方面,使用基尼系数进行特征选择,从而减少数据的噪声,提高模型预测的准确度。在参数调整方面,使用R语言软件对模型决策树数量参数和最大特征参数进行调整,模型最终的OOB误差率为5.03%,准确率和召回率均超过70%。目前投诉预警模型已经进行试点应用,实现了投诉业务的提前识别,通过采用相应服务策略,减少了服务升级事件,降低了客户投诉率,有效提升了客户感知。

关键词：参数优化随机森林重复拨打 SMOTE算法投诉预警

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移动网络质量客户投诉预警方法研究

移动网络质量客户投诉预警方法研究

基于大数据分析的用户投诉问题定位及预警分析体系研究

2017全国无线及移动通信学术大会

作者：鄂雪妮中国电信股份有限公司湖北分公司

以语音网络质量投诉的预测为例,运用BP神经网络算法开展预测,利用遗传算法提高精度,实现语音网络质量客户投诉行为的预测。

关键词： BP神经网络用户话单投诉预警

来源： cnki会议评论

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邮电设计技术 2024年第5期 31-36页

作者：王剑王海鹏程新洲张兴伟高洁宋春涛成晨中国联通宁夏分公司宁夏银川750002 中国联通研究院北京100048

提出一种针对用户投诉的方法论体系。以网络类投诉处理为切入点,重点梳理了从一线客服到网络运营工作中诉前、诉中、诉后等环节的痛点和堵点问题,利用知识图谱、NLP、大数据等技术手段,实现用户投诉的前置预警和处理效率的大幅提升。

关键词：用户投诉问题分析投诉预警大数据分析满意度提升

基于优化聚类和特征融合的电商客户投诉与流失预测模型研究

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基于优化聚类和特征融合的电商客户投诉与流失预测模型研究

作者：伍孝贵赣南师范大学

学位级别：硕士

随着全球电商平台行业的快速发展,消费者投诉和流失问题越发严重。对于平台来说,客户投诉无疑会给商家的发展带来消极影响。流失的高成本正迫使平台越来越重视流失问题。同时,在现有大平台资源的限制下,简单粗暴的营销已不再是大势所趋... 详细信息

随着全球电商平台行业的快速发展,消费者投诉和流失问题越发严重。对于平台来说,客户投诉无疑会给商家的发展带来消极影响。流失的高成本正迫使平台越来越重视流失问题。同时,在现有大平台资源的限制下,简单粗暴的营销已不再是大势所趋。如今可持续发展客户是为了合理化资源,以推动消费者支出。本文首先从电商消费数据的客户为初始对象,分析建立客户投诉预警模型的必要性,说明了改进随机森林算法的价值特性。主要工作包含:第一是在根据客户消费前提下对客户的历史投诉数据进行全面分析并且获取影响导致投诉的环境因素。第二就是捕捉投诉机制属性,充分考量属性优缺点前提下选取改进的随机森林优化算法建模,对模型评估后总结出改进的贝叶斯算和SMOTE改进的RF算法在处理客户投诉预警方面相比于单模型具有更强的运行稳定性和泛化能力。其次是分离流失数据的相关属性,基于客户的历史消费记录和属性值,从交易类型是客户消费日期和时间、购买金额等属性类型为出发点,构建26个属性变量。得到客户基本特征同时加入LASSO回归(L1正则项)和加入L2正则化项的特征选择,把Logistic回归作为底层函数,改善L1和L2在降低过拟合风险上的最佳效果,在二分类问题上能够提供强有力预测性和良好参数稳健性。首先,基于特征框架,利用LASSO回归特性选择方法进行各类群体归类筛选,剔除预测精确度差的标签值。再利用Logistic中掺杂L2正则化建立驱动客户群流失的因素挖掘分为三种客户类型:低价值客户、一般价值客户和重要价值客户。训练表明,基于流失预测客户特征框架,利用LASSO回归和Logistic回归融合算法构建的流失预测模型更优,客户分类后的重要价值客户预测准确率高于分类前,其Accuracy值提升6%、Precision值提升5%和F1-score值提升3%,其真正例率接近达到了100%,流失客户极少被误判并且可忽略不计。最后是基于XGBoost和随机森林特征融合算法挖掘影响客户投诉和流失的共同关键因素属性值,得出4类因素:客户价值和客户转化率、客户访问量、历史订单记录、商品价格及评价。提出相应的客户挽留建议,分为三个方面:一是加强与客户的沟通,做好客户关系管理;二是建立客户画像,重视客户价值,做到精准营销;三是提高品牌自身竞争力,及时关注竞争平台情况和市场需求变化。

关键词：投诉预警流失预测随机森林 Logistic回归特征融合

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基于人工智能的用户网络满意度提升算法研究

基于人工智能的用户网络满意度提升算法研究

作者：王珊北京邮电大学

学位级别：硕士

随着我国通信市场逐渐步入成熟期,市场竞争焦点已由增量市场转向存量市场,运营商开始积极变革用户保有策略,强化以用户为中心的发展理念。因此,用户满意度提升的算法研究在运营商的智慧化转型中有着非常重要的意义。应对用户投诉,传统... 详细信息

随着我国通信市场逐渐步入成熟期,市场竞争焦点已由增量市场转向存量市场,运营商开始积极变革用户保有策略,强化以用户为中心的发展理念。因此,用户满意度提升的算法研究在运营商的智慧化转型中有着非常重要的意义。应对用户投诉,传统方法采用事后补救,这样的处理方式严重影响了用户感知。网络投诉既关联用户体验,又关联网络维护,在运营商的投诉管理中尤为重要。为此,本文围绕网络投诉的预警与应对进行研究,运用人工智能方法定位潜在投诉用户并制定分层分级的用户关怀策略,最终通过降低投诉提升用户满意度。本文所做主要工作和创新如下:（1）不同用户群体具有差异化的特征与诉求,针对该问题本文对用户分群进行研究,提出了一种评估分群效果的度量函数;还提出一种基于半监督聚类的用户分群算法,将专家经验与数据挖掘算法结合,基于密度峰值在已有约束条件下进行迭代并完成划分。实验表明所提算法时间复杂度低,分群结果更加均衡、有效,与运营商的实际工作匹配度更高。基于用户分群结果提出敏感因子概念用于特征构造。（2）针对网络投诉预警的研究,本文对Stacking集成分类算法做出改进,提出T×T折循环训练方法,避免交叉学习问题,基于构造特征及原始特征,融合多个基分类器的优势,构建网络投诉预警模型;提出净损函数用于辅助决策模型最佳判决门限。实验表明所提算法能够有效提升预测性能,更加精准地定位潜在投诉用户,减少企业损失。（3）针对潜在投诉用户关怀优先级的研究,本文结合网络性能指标及用户业务使用需求,基于用户打分数据,构建基于用户感知的网络性能评分卡模型,定量预测用户网络满意度,最终输出满意度评分对应优先级。实验表明所建模型可以根据满意度评分在指定用户群体中较好地预测出高危投诉用户,为运营商企业搭建分层分级的用户关怀体系提供了理论依据。本文工作为扭转当前投诉处理方式提供了理论支撑,也为提升用户网络满意度提供了参考思路。

关键词：用户满意度投诉预警半监督聚类 T×T折循环训练评分卡

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基于感知模型的客户满意度研究

信息通信 2016年第7期29卷 244-245页

作者：谭晖李婧琦杨林廖振松中国移动通信集团湖北有限公司湖北武汉430023

长期以来,为提升客户满意度,加大力度分析用户投诉,和无止境地进行回访,并尝试以各类利益好处或优惠政策等进行客户安抚。在竞争日益激烈的今天,这些方法都存在"治标不治本"的缺陷。针对早期方案中的不足,文章提出一种基于感知模型的客... 详细信息

长期以来,为提升客户满意度,加大力度分析用户投诉,和无止境地进行回访,并尝试以各类利益好处或优惠政策等进行客户安抚。在竞争日益激烈的今天,这些方法都存在"治标不治本"的缺陷。针对早期方案中的不足,文章提出一种基于感知模型的客户满意度提升方法,从根本上挖掘客户满意度低下的深层次原因,为企业的业务发展保驾护航。

关键词：客户感知投诉万户比移动互联网网络质量投诉预警

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基于大数据的投诉关联分析及平台构建

通信管理与技术 2016年第3期 74-77页

作者：崔小丽贾金良王慧慧中国移动通信集团黑龙江有限公司

用户投诉管理作为衔接客服与公司产品部门、专业技术部门的桥梁和纽带,是运营商服务工作中尤为重要的一个环节,也是运营商发现问题和提升移动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... 详细信息

用户投诉管理作为衔接客服与公司产品部门、专业技术部门的桥梁和纽带,是运营商服务工作中尤为重要的一个环节,也是运营商发现问题和提升移动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,大数据技术日益成熟,得到了众多行业的广泛应用,建立了基于大数据的投诉关联分析平台,基于后端信令数据与前端用户投诉数据的关联分析,可精准定位用户投诉地点,有效定位故障原因,实施基于历史投诉样本库的投诉预测,提前进行客户关怀,提升用户感知。

关键词：大数据应用关联分析投诉预警

移动通信4G网络客户投诉智能分析系统方案研究

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广东通信技术 2021年第7期41卷 12-16页

作者：潘平中国移动通信集团广东有限公司

通过不断的探索和研究,基于前期的分析成果及经验总结,构建打造了移动通信4G网络投诉智能分析系统。移动4G网络投诉智能分析系统集投诉定位、分析、预警为一体,将多种网络数据进行综合多维度分析,避免了通过人工回访和现场测试确定用户... 详细信息

通过不断的探索和研究,基于前期的分析成果及经验总结,构建打造了移动通信4G网络投诉智能分析系统。移动4G网络投诉智能分析系统集投诉定位、分析、预警为一体,将多种网络数据进行综合多维度分析,避免了通过人工回访和现场测试确定用户投诉位置及投诉小区引起的工作量大、定位流程繁琐的问题。同时还具有投诉用户业务建模和投诉预警的功能,能够防患于未然,能够有效地提升网络服务质量和品牌形像,降低了人力成本提升了工作效率。

关键词：客户投诉架构设计实现方法智能分析投诉预警