[發(fā)明專利]用戶滿意度的分析方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611270496.X
• 申請日: 2016-12-31
• 公開（公告）號: CN108280652A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 印艷春
• 申請（專利權(quán)）人: 中國移動(dòng)通信集團(tuán)遼寧有限公司;中國移動(dòng)通信集團(tuán)公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06Q30/02
• 代理公司: 北京東方億思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

本發(fā)明公開了一種用戶滿意度的分析方法及裝置。該用戶滿意度的分析方法包括：融合BSS域及OSS域的數(shù)據(jù)，獲取用于預(yù)測用戶滿意度的指標(biāo)數(shù)據(jù)；對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗及標(biāo)記；基于清洗及標(biāo)記后的所述指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法，預(yù)測用戶滿意度。本發(fā)明對OSS域、BSS域進(jìn)行融合分析，提高數(shù)據(jù)多樣性形成多維數(shù)據(jù)，對多維指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn)的平衡隨機(jī)森林算法進(jìn)行分析，能有效的提高對用戶滿意度預(yù)測的準(zhǔn)確率、查全率、查準(zhǔn)率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息技術(shù)及數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用戶滿意度的分析方法及裝置。

背景技術(shù)

顧客滿意度體現(xiàn)著企業(yè)的價(jià)值，無論是在戰(zhàn)略層面還是在戰(zhàn)術(shù)層面對企業(yè)的市場營銷都有非常重要的指導(dǎo)意義，對顧客滿意度的調(diào)查并將調(diào)查的結(jié)果與產(chǎn)品/服務(wù)屬性相聯(lián)系，已成為市場驅(qū)動(dòng)質(zhì)量方法的一種工具。另一方面，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，電信商龐大的數(shù)據(jù)庫中積累了海量信息，如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于經(jīng)營、管理和決策的各個(gè)方面，從海量數(shù)據(jù)中獲取有效信息能對企業(yè)進(jìn)行啟發(fā)性的指導(dǎo)。因此，如何有效精準(zhǔn)評測用戶滿意度、利用數(shù)據(jù)挖掘手段對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析是通訊行業(yè)的迫切需求。

目前通信運(yùn)營商常用的用戶滿意度分析模型有四分圖方法、層次分析法、決策樹、隨機(jī)森林等方法，其中絕大部分都是通過抽取運(yùn)營支撐系統(tǒng)(Operation support system，OSS)域或業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)(Business support system，BSS)域關(guān)鍵信息進(jìn)行簡單加權(quán)分析，并沒有通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段對用戶滿意度、OSS域、BSS域信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析；而現(xiàn)有的決策樹用戶滿意度分析方法容易造成過擬合的現(xiàn)象，不能較好的適用于普遍場景；現(xiàn)有的隨機(jī)森林算法對于不平衡數(shù)據(jù)，優(yōu)化內(nèi)容更偏向大類樣本，易使得預(yù)測結(jié)果有偏差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用戶滿意度的分析方法及裝置，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中如何有效精準(zhǔn)評測用戶滿意度、利用數(shù)據(jù)挖掘手段對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的問題。

一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用戶滿意度的分析方法，包括：融合業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)BSS域及運(yùn)營支撐系統(tǒng)OSS域的數(shù)據(jù)，獲取用于預(yù)測用戶滿意度的指標(biāo)數(shù)據(jù)；對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗及標(biāo)記；基于清洗及標(biāo)記后的所述指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法，預(yù)測用戶滿意度。

在一個(gè)示例實(shí)施例中，對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗及標(biāo)記，具體包括：判斷指標(biāo)數(shù)據(jù)是否在第一預(yù)設(shè)閾值與第二預(yù)設(shè)閾值之間；當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)在第一預(yù)設(shè)閾值與第二預(yù)設(shè)閾值之間時(shí)，對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；

在一個(gè)示例實(shí)施例中，方法還包括：當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)不在第一預(yù)設(shè)閾值與第二預(yù)設(shè)閾值之間時(shí)，將指標(biāo)數(shù)據(jù)剔除。

在一個(gè)示例實(shí)施例中，方法還包括：存儲(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)、第一預(yù)設(shè)閾值、第二預(yù)設(shè)閾值。

在一個(gè)示例實(shí)施例中，通過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法，預(yù)測用戶滿意度，具體包括：從指標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行隨機(jī)抽樣，構(gòu)造子數(shù)據(jù)集；對指標(biāo)數(shù)據(jù)的待選屬性值進(jìn)行隨機(jī)抽樣，構(gòu)造子屬性集；按照子屬性集中的屬性遍歷所述子數(shù)據(jù)集，將子數(shù)據(jù)集分裂為數(shù)據(jù)子樹；通過數(shù)量比，計(jì)算數(shù)據(jù)子樹的基尼系數(shù)及信息增益；根據(jù)基尼系數(shù)及所述信息增益，在子屬性集中選取最優(yōu)劃分屬性；按照最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)子樹進(jìn)行拆分，生成多個(gè)子樹；判斷子樹的子節(jié)點(diǎn)是否能夠繼續(xù)拆分以及多個(gè)子樹的數(shù)據(jù)是否屬于同一類型，得出判斷結(jié)果；根據(jù)判斷結(jié)果對多個(gè)子樹進(jìn)行投票，得到用戶滿意度。

在一個(gè)示例實(shí)施例中，數(shù)量比為各個(gè)類別在子樹中的比例。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用戶滿意度的分析裝置，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于融合業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)BSS域及運(yùn)營支撐系統(tǒng)OSS域的數(shù)據(jù)，獲取用于預(yù)測用戶滿意度的指標(biāo)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗及標(biāo)記；隨機(jī)森林算法預(yù)測模塊，用于基于清洗及標(biāo)記后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法，預(yù)測用戶滿意度。