[發明專利]業務質量預測方法及業務質量預測裝置

有效

• 申請號: 201611270869.3
• 申請日: 2016-12-31
• 公開（公告）號: CN108270606B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 王冼;陳加忠;廖振松
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團湖北有限公司;中國移動通信集團公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

1.一種業務質量預測方法，其特征在于，包括：

對多種用戶數據類別進行相關性分析以獲得用戶特征類別；

在已標注用戶集中加入未標注用戶生成待預測用戶集，基于所述待預測用戶集和獲得的用戶特征類別構建權值矩陣，其中，所述已標注用戶集包括已標注用戶的標簽；

基于所述待預測用戶集和獲得的用戶特征類別構建權值矩陣，包括：按照計算所述待預測用戶集中任意兩個用戶所對應的頂點之間的邊，將所述計算得到的邊作為所述權值矩陣中的元素，其中i與j是頂點的編號，k是用戶特征類別的編號，表示第i 個頂點的第k個特征類別，為強度系數；

對所述權值矩陣進行仿射變換獲得所述權值矩陣的仿射矩陣，提取已標注用戶的標簽組成的列向量作為質詢矢量，將仿射矩陣與質詢矢量相乘，得到未標注用戶的標簽，其中，所述標簽能夠反映業務質量；

所述方法還包括下列步驟：

對所述已標注用戶集刪除任意一個已標注用戶，基于做刪除處理后的已標注用戶集對刪除的已標注用戶進行標簽預測，若預測得到的標簽與所述刪除的已標注用戶的標簽的差異度在預設范圍內，則將所述已標注用戶集更新為做刪除處理后的已標注用戶集。

2.根據權利要求1所述的業務質量預測方法，其特征在于，還包括：對所述多種用戶數據類別的數據進行歸一化處理。

3.根據權利要求1或2所述的業務質量預測方法，其特征在于，還包括：采用激勵函數對所述多種用戶數據類別的數據進行處理。

4.根據權利要求1或2所述的業務質量預測方法，其特征在于，所述對多種用戶數據類別進行相關性分析以獲得用戶特征類別的步驟包括：分別對多種用戶數據類別的可能組合構成的相關性矩陣進行相關性分析，選取相關性最小的用戶數據類別的可能組合作為用戶特征類別。

5.根據權利要求4所述的業務質量預測方法，其特征在于，所述相關性最小的用戶數據類別的可能組合為構成的相關性矩陣的能量最大的用戶數據類別的可能組合。

6.根據權利要求1所述的業務質量預測方法，其特征在于，所述對所述權值矩陣進行仿射變換獲得所述權值矩陣的仿射矩陣，基于所述仿射矩陣與所述已標注用戶的標簽計算得到所加入的未標注用戶的標簽，其中，所述標簽能夠反映業務質量的步驟包括：對所述權值矩陣進行仿射變換獲得所述權值矩陣的仿射矩陣，基于所述仿射矩陣與質詢矢量計算得到所加入的未標注用戶的標簽，其中，所述標簽能夠反映業務質量，所述質詢矢量基于所述已標注用戶集中的所有已標注用戶的標簽獲得。

7.根據權利要求1所述的業務質量預測方法，其特征在于，所述對所述權值矩陣進行仿射變換獲得所述權值矩陣的仿射矩陣，基于所述仿射矩陣與所述已標注用戶的標簽計算得到所加入的未標注用戶的標簽，其中，所述標簽能夠反映業務質量的步驟包括：將所述權值矩陣的對角線上的元素置零。

8.根據權利要求1所述的業務質量預測方法，其特征在于，還包括：

當對未標注用戶的標簽預測數量達到預設值后，將預測得到的未標注用戶的標簽中的任意一個未標注用戶的標簽與標準未標注用戶的標簽進行比較，當所述任意一個未標注用戶的標簽與標準未標注用戶的標簽的差異度不在預設范圍內，則將所述標準未標注用戶的標簽加入所述已標注用戶集。