[發明專利]電話外呼調度方法、裝置、通信設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202110689130.0 | 申請日: | 2021-06-21 |
| 公開(公告)號: | CN115580878A | 公開(公告)日: | 2023-01-06 |
| 發明(設計)人: | 張昭;儲晶星;岑偉迪;吳翊展;李靜雯 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團浙江有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號: | H04W16/22 | 分類號: | H04W16/22;H04W72/12 |
| 代理公司: | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人: | 楊培權 |
| 地址: | 310000 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電話 調度 方法 裝置 通信 設備 存儲 介質 | ||
1.一種電話外呼調度方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取多個預被叫用戶的移動業務數據集;
將所述移動業務數據集輸入訓練獲得的外呼接通預測模型,以獲得外呼接通預測結果,所述外呼接通預測結果包括多個所述預被叫用戶分別在多個預設時段的外呼接通率;
根據每個所述預設時段的外呼上限用戶數量以及多個所述預被叫用戶分別在多個所述預設時段的外呼接通率的大小,將多個所述預被叫用戶分別調度到不同的所述預設時段。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述外呼接通預測模型包括多個外呼接通預測子模型,多個所述外呼接通預測子模型分別基于多個所述預設時段的歷史移動業務數據子集訓練獲得,所述移動業務數據集包括多個所述預被叫用戶在多個所述預設時段對應的多個移動業務數據子集;
所述將所述移動業務數據輸入訓練獲得的外呼接通預測模型,以獲得外呼接通預測結果的步驟,包括:
將多個所述移動業務數據子集分別對應輸入訓練獲得的多個外呼接通預測子模型,以獲得多個所述預被叫用戶分別在多個預設時段的外呼接通率。
3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據每個所述預設時段的外呼上限用戶數量以及多個所述預被叫用戶分別在多個所述預設時段的外呼接通率的大小,將多個所述預被叫用戶分別調度到不同的所述預設時段的步驟,包括:
將多個所述預被叫用戶分別分配到外呼接通率最高的預設時段;
若多個所述預設時段中的第一預設時段被分配的預被叫用戶數量達到所述外呼上限用戶數量,將在所述第一預設時段的外呼接通率最高的剩余預被叫用戶按照外呼接通率的大小降序分配到預被叫用戶數量未達到所述外呼上限用戶數量的預設時段,直到將所有的預被叫用戶分別調度到不同的所述預設時段。
4.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取多個預被叫用戶的移動業務數據的步驟之前,所述方法還包括:
獲取歷史移動業務數據集,所述歷史移動業務數據集包括多個所述預被叫用戶在多個所述預設時段對應的多個歷史移動業務數據子集;
根據多個所述歷史移動業務數據,分別對初始網絡模型進行訓練,獲得多個所述外呼接通預測子模型。
5.如權利要求4所述的方法,其特征在于,所述歷史移動業務數據集包括:通話數據、流量使用數據、訪問定位數據和位置數據;
所述根據多個所述歷史移動業務數據,分別對初始網絡模型進行訓練,獲得多個所述外呼接通預測子模型的步驟,包括:
根據多個所述歷史移動業務數據,利用樹樁的lightGBM算法分別對初始網絡模型進行訓練,獲得多個所述外呼接通預測子模型。
6.一種模型訓練方法,其特征在于,包括:
獲取歷史移動業務數據集,所述歷史移動業務數據集包括多個所述預被叫用戶在多個所述預設時段對應的多個歷史移動業務數據子集;
根據多個所述歷史移動業務數據,分別對初始網絡模型進行訓練,獲得多個所述預設時段對應的外呼接通預測子模型。
7.一種電話外呼調度裝置,其特征在于,包括:
數據獲取模塊,用于獲取多個預被叫用戶的移動業務數據集;
接通預測模塊,用于將所述移動業務數據集輸入訓練獲得的外呼接通預測模型,以獲得外呼接通預測結果,所述外呼接通預測結果包括多個所述預被叫用戶分別在多個預設時段的外呼接通率;
用戶調度模塊,用于根據每個所述預設時段的外呼上限用戶數量以及多個所述預被叫用戶分別在多個所述預設時段的外呼接通率的大小,將多個所述預被叫用戶分別調度到不同的所述預設時段。
8.一種模型訓練裝置,其特征在于,包括:
樣本獲取模塊,用于獲取歷史移動業務數據集,所述歷史移動業務數據集包括多個所述預被叫用戶在多個所述預設時段對應的多個歷史移動業務數據子集;
模型訓練模塊,用于根據多個所述歷史移動業務數據,分別對初始網絡模型進行訓練,獲得多個所述預設時段對應的外呼接通預測子模型。
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