[發明專利]基于大數據技術的深化投訴穿透分析方法

在審

• 申請號: 201710830997.7
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107729919A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 李靜;孟巍;王婧;吳雪霞;徐美玲;邢宏偉;王剛;林曉蘭
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221
• 代理人: 董雪

技術領域

本發明涉及投訴精細化管理領域，特別涉及一種基于大數據技術的深化投訴穿透分析方法。

背景技術

在95598全業務上收之后，基本建成世界規模最大、服務人口最多、服務功能最全的公共服務中心，為做好供電服務質量，提升國家電網的品牌價值，以客戶導向型服務機制為中心的不斷推進，這就對95598投訴工單受理重視程度不斷提高，對投訴業務質量管控不斷增強。

通過95598深化應用模塊的實施，根據國網95598全業務集中后的工單處理和快速響應要求，利用大數據分析與工單自動路由管控技術，確保工單能及時處理，快速響應客戶搶修等緊急任務請求，并對工單處理效率、人員績效優化提升，深入分析工單數據和進行根因挖掘，提高客服中心運營管理效率和提出完善管理建議，借助業務分析數據為各業務部門工作開展提供更好的支撐，共同提升山東電力的供電服務水平，真正體現“你用電，我用心”的服務理念，有效促進客戶導向型服務體系建設。

目前95598投訴統計分析功能場景設計較為簡單，側重數字統計，缺乏靈活的、多維度的數據分布、根因挖掘和相關性分析，不支持對任一統計顆粒度的詳細工單展示，沒有豐富的交互和展現界面來滿足運營分析需求。因此，針對如何通過95598投訴業務精細化分析，獲取客戶訴求，找出投訴歸因，提升服務水平，從而降低投訴業務量的問題，尚缺乏有效的解決方案。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種基于大數據技術的深化投訴穿透分析方法，通過對95598投訴業務精細化分析，發現供電企業服務過程中存在的薄弱環節，以投訴為中心，獲取客戶訴求，找出投訴歸因，采取對應措施，提升服務水平，從而降低投訴業務量，確保客戶投訴問題得到迅速有效解決，保證供電企業的服務符合廣大客戶的需求。

本發明所采用的技術方案是：

一種基于大數據技術的深化投訴穿透分析方法，包括以下步驟：

步驟1：提取投訴工單文本，對投訴工單文本進行預處理；

步驟2：對步驟1中提取的投訴工單文本進行清理，剔除異常投訴工單文本；

步驟3：按照特定字段轉換規則，對投訴工單文本信息中相應字段進行轉換；

步驟4：建立語義向量化空間模型，得到投訴工單文本向量；

步驟5：利用兩個投訴工單文本向量的夾角余弦來判斷文本之間的相似度；

步驟6：采用k-means算法提取相似投訴工單文本，對投訴工單文本進行自動分類；

步驟7：對分類后的投訴工單文本信息進行分析、預警和可視化展示。

進一步的，所述步驟1中，提取投訴工單文本，對投訴工單文本進行預處理的具體方法為：

(1-1)通過95598業務支持系統和營銷業務應用系統采集投訴工單文本信息，并將投訴工單文本信息上傳給大數據平臺；

(1-2)大數據平臺根據投訴工單文本類型將投訴工單文本分別存儲在關系型數據庫、分布式文件系統和非關系型數據庫中；

(1-3)提取關系型數據庫、分布式文件系統和非關系型數據庫中投訴工單文本信息，分析投訴工單的單位、業務類型分布及其變化趨勢，并對連續無投訴天數、投訴承諾兌現率、投訴首日聯系客戶率和投訴工單一次解決率指標進行統計。

進一步的，所述步驟2中，異常投訴工單文本包括無故掛斷來電、測試來電和12345異常來電的投訴工單文本。

進一步的，所述步驟3中，投訴工單文本信息包括客戶編號、聯系電話、供電公司、用電信息以及用電戶反映的信息。

進一步的，所述步驟3中，特定字段轉換規則為：將投訴工單文本信息中聯系電話的不規則編碼轉換成“區號-電話號碼”字段形式。

進一步的，所述步驟4中，建立語義向量化空間模型，得到投訴工單文本向量的具體方法包括：

(4-1)對投訴工單文本信息進行切詞處理，形成投訴工單文本詞袋模型；

(4-2)將投訴工單的主題Context(w)和切詞后的投訴工單文本信息中每個詞w構成一個訓練樣本，即(Context(w)，w)，其中Context(w)取值為切詞后的投訴工單文本信息中每個詞w前n-1個詞的統計個數；

(4-3)基于訓練樣本建立含有隱藏層的人工神經網絡模型，隱藏層規模為(n-1)*l；

(4-4)采用含有隱藏層的人工神經網絡模型對訓練數據進行訓練，得到訓練投訴工單文本向量y_w；

(4-5)對投訴工單文本向量y_w進行向量化歸一化處理，得到投訴工單文本中每個詞w屬于主題Context(w)的概率。