[发明专利]基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法及系统在审
申请号: | 201711366824.0 | 申请日: | 2017-12-18 |
公开(公告)号: | CN108256552A | 公开(公告)日: | 2018-07-06 |
发明(设计)人: | 孔祥明;高峰;蔡文鑫 | 申请(专利权)人: | 广东广业开元科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06Q50/26 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 朱晓敏;胡辉 |
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: | 评定 分类算法 大数据 情感词汇数据 判定 处理单元 业务数据 得分率 存储器 等级分类 获取单元 人工分类 提取单元 业务领域 数据处理 主观性 处理器 输出 情绪 应用 | ||
1.一种基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取待判定工单;
从获取得到的待判定工单中提取出第一业务数据和第一情感词汇数据;
根据提取出的第一业务数据,判断出待判定工单所属的业务领域,然后根据待判定工单所属的业务领域以及业务领域得分模型,获取得到待判定工单所对应的重要程度值;
根据提取出的第一业务数据、第一情感词汇数据以及情绪等级分类模型,判断出待判定工单所属的情绪等级数;
根据待判定工单所对应的重要程度值以及所属的情绪等级数,计算得出待判定工单所对应的第一得分率;
将待判定工单所对应的第一得分率输入至SVM分类器中进行数据处理,从而输出民众友好指数。
2.根据权利要求1所述一种基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法,其特征在于,所述将待判定工单所对应的第一得分率输入至SVM分类器中进行数据处理,从而输出民众友好指数这一步骤之前设有构建SVM分类器这一步骤,所述构建SVM分类器这一步骤包括:
获取多个样本工单;
利用从多个样本工单中提取出的第二业务数据和第二情感词汇数据,构建得到情绪等级分类模型;
利用多个业务领域所对应的重要程度值,构建得到业务领域得分模型;
利用情绪等级分类模型和业务领域得分模型,计算出多个样本工单所对应的第二得分率;
标记多个样本工单所对应的民众友好指数;
将多个样本工单所对应的第二得分率分别构成训练输入数据集和测试输入数据集;
将多个样本工单所对应的民众友好指数构成训练输出数据集和测试输出数据集;
从预设的多个参数对中选取一参数对来分别作为误差惩罚因子初始值和核参数初始值;
利用训练输入数据集、训练输出数据集、误差惩罚因子初始值和核参数初始值来对SVM分类器进行训练;
利用测试输入数据集和测试输出数据集,判断训练结束后得到的SVM分类器所输出的民众友好指数是否满足预设的准确率要求,若是,则将当前训练结束后得到的SVM分类器作为所需构建的SVM分类器;反之,则返回重新执行所述从预设的多个参数对中选取一参数对来分别作为误差惩罚因子初始值和核参数初始值这一步骤。
3.根据权利要求2所述一种基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法,其特征在于,所述利用从多个样本工单中提取出的第二业务数据和第二情感词汇数据,构建得到情绪等级分类模型这一步骤,其具体包括:
从多个样本工单中提取出第二业务数据和第二情感词汇数据;
将提取出的第二情感词汇数据与情感词汇库中的情感词汇类型进行对比,从而得出第二情感词汇数据所属的情感词汇类型;
将提取出的第二业务数据与业务库中的业务情况类型进行对比,从而得出第二业务数据所属的业务情况类型;
将第二情感词汇数据所属的情感词汇类型与第二业务数据所属的业务情况类型构成样本工单的特征;
按照对民众友好指数的影响程度,对样本工单的特征进行情绪等级分类,从而得出样本工单的特征所对应的情绪等级数;
将样本工单的特征与对应的情绪等级数之间的映射关系构成情绪等级分类模型。
4.根据权利要求2所述一种基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法,其特征在于,利用多个业务领域所对应的重要程度值,构建得到业务领域得分模型这一步骤,其具体包括:
计算每一个业务领域所对应的领域基分值;
根据每一个业务领域所对应的领域基分值,计算每一个业务领域所对应的重要程度值;
将业务领域与对应的重要程度值之间的映射关系构成业务领域得分模型。
5.根据权利要求4所述一种基于大数据分类算法的民众友好指数评定方法,其特征在于,所述业务领域所对应的领域基分值的计算公式如下所示:
其中,表示为第k个专家将第i个业务领域排在第j位时,第i个业务领域所对应的领域基分值;表示第k个专家将第i个业务领域排在第j位时,第i个业务领域所对应的评分值;m表示为业务领域的总个数。
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