[发明专利]用户投诉预警方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户投诉预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取目标用户的唯一标识信息；

根据所述唯一标识信息，从预设的用户数据库中获取目标用户对应的用户数据；

对所述用户数据进行预处理；

根据预处理后的用户数据，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率；

判断所述最终投诉概率是否大于预设阈值，若是，则发送报警通知。

2.根据权利要求1所述的用户投诉预警方法，其特征在于，所述预处理包括：数据清洗处理、特征提取处理和归一化处理。

3.根据权利要求1所述的用户投诉预警方法，其特征在于，所述用户数据包括目标用户在预定时间段内对应的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征，还包括目标用户当前对应的时间特征、地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征。

4.根据权利要求3所述的用户投诉预警方法，其特征在于，所述根据预处理后的目标用户特征，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率的步骤包括：

将目标用户在预定时间段内对应的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征输入预先训练得到的所有业务阶段对应的基础投诉概率模型进行处理，得到所述目标用户在各业务阶段投诉的基础投诉概率；

将目标用户当前对应的时间特征、地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征输入预先训练得到的当前阶段对应的初始投诉概率模型进行处理，得到所述目标用户当前投诉的初始投诉概率；

将所述基础投诉概率与所述初始投诉概率进行加权求和运算，得到所述目标用户当前投诉的最终投诉概率。

5.根据权利要求4所述的用户投诉预警方法，其特征在于，所述基础投诉概率模型的训练步骤如下：

获取第一训练样本集，该第一训练样本集包含若干第一训练样本以及各第一训练样本对应的投诉信息，其中，各第一训练样本分别包含各训练用户历年的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征；

根据所述第一训练样本集训练得到所述基础投诉概率模型。

6.根据权利要求5所述的用户投诉预警方法，其特征在于，所述基础投诉概率模型为混合逻辑回归模型，所述混合逻辑回归模型的表达式如式(1)：

其中，σ(·)表示分类函数，η(·)表示拟合函数，x表示第一训练样本中的样本特征，{u₁，…，u_m}为分类函数中x的权值，{w₁，…，w_m}为拟合函数中x的权值，p(y＝1|x)表示在给定样本特征x下，事件y发生的概率，y表示训练用户发生投诉的事件，g(·)用于确保模型符合概率函数的定义，m表示超参数分片，取m＝3。

7.根据权利要求4所述的用户投诉预警方法，其特征在于，当前阶段对应的所述初始投诉概率模型的训练步骤如下：

获取第二训练样本集，该第二训练样本集包含若干第二训练样本以及各第二训练样本对应的投诉信息，其中，各第二训练样本分别包含各训练用户历年的投诉时间特征、投诉地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征；

根据所述第二训练样本集训练当前阶段对应的所述初始投诉概率模型。

8.一种用户投诉预警装置，其特征在于，包括：

标识信息获取模块，用于获取目标用户的唯一标识信息；

用户数据获取模块，用于根据所述唯一标识信息，从预设的用户数据库中获取目标用户对应的用户数据；

预处理模块，用于对所述用户数据进行预处理；

投诉概率预测模块，用于根据预处理后的用户数据，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率；

预警模块，用于判断所述最终投诉概率是否大于预设阈值，若是，则发送报警通知。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。