[发明专利]一种用户升级投诉行为预测方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种用户升级投诉行为预测方法及系统，所提供的方法包括：获取用户的投诉行为数据，根据所述投诉行为数据中的事件发生时间和事件类型，为用户建立事件序列；根据预设条件，对所述事件序列中的事件项进行提取，构建用户投诉行为的时差序列；将用户投诉行为的时差序列作为特征进行分析，获得用户投诉行为的时差序列对应的用户进行升级投诉的概率；其中，预设条件至少包括，预设支持度阈值、预设序列最大长度、事件项的预设时间间隔。本发明提供的方法，利用用户行为序列将原有特征与时间序列组合生成新的特征，通过新的特征对用户升级投诉行为进行预测，提升了特征的维度，提升了对预测用户进行升级投诉行为的预测精度。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户升级投诉行为预测方法及系统。

背景技术

随着移动通信技术的发展，移动网络带给人们生活更多的便利。与此同时，运营商用户数量的增长，也使得客户投诉问题日益凸显。一旦客户的问题得不到良好的解决，客户将进行更进一步的投诉，导致投诉升级，使得用户对于运营商品牌的认可度降低，另一方面，用户进行升级投诉也将给运营商的考核指标带来压力。

现有技术中，较多的研究方向是针对用户的投诉进行相关的预测，对于用户进一步的升级投诉则研究不足，升级投诉预测与普通投诉预测是两个完全不同的问题，影响用户投诉的主要因素例如无线网络弱覆盖、流量资费过高、扣费过高等因素；影响用户升级投诉的主要因素则是用户投诉次数，客服解决方案，问题解决的时长等因素。

另一方面，针对用户的投诉预测技术往往是利用常见分类算法进行，由于是静态地考虑相关特征，导致预测用户升级投诉的往往表现不佳，而且静态的特征容易忽视用户行为和时间变量的关系。

发明内容

本发明实施例提供一种一种用户升级投诉行为预测方法及系统，用以解决现有技术中针对用户的投诉预测技术往往是利用常见分类算法进行，由于是静态地考虑相关特征，导致预测用户升级投诉的往往表现不佳，而且静态的特征容易忽视用户行为和时间变量的关系的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种用户升级投诉行为预测方法，包括：

获取用户的投诉行为数据，根据所述投诉行为数据中的事件发生时间和事件类型，为所述用户建立事件序列；

根据预设条件，对所述事件序列中的事件项进行提取，构建用户投诉行为的时差序列；

将所述用户投诉行为的时差序列作为特征进行分析，获得所述用户投诉行为的时差序列对应的用户进行升级投诉的概率；

其中，所述预设条件至少包括，预设支持度阈值、预设序列最大长度、事件项的预设时间间隔。

第二方面，本发明实施例提供一种用户升级投诉行为预测系统，包括：

预处理模块，用于获取用户的投诉行为数据，根据所述投诉行为数据中的事件发生时间和事件类型，为所述用户建立事件序列；

时差序列构建模块，用于根据预设条件，对所述事件序列中的事件项进行提取，构建用户投诉行为的时差序列；

判断模块，用于将所述用户投诉行为的时差序列作为特征进行分析，获得所述用户投诉行为的时差序列对应的用户进行升级投诉的概率；

其中，所述预设条件至少包括，预设支持度阈值、预设序列最大长度、事件项的预设时间间隔。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信，处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如上述第一方面所述的用户升级投诉行为预测方法。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的用户升级投诉行为预测方法。