申请/专利权人：浪潮通信信息系统有限公司

申请日：2023-08-22

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117764657A

主分类号：G06Q30/0282

分类号：G06Q30/0282;G06Q30/01;G06F18/214;G06N20/00;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了基于蒙特卡罗方法的网络投诉预测方法及系统，属于大数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何提高投诉处理效率以及处理结果的准确性。包括如下步骤：采集网络投诉数据构建投诉数据集；从投诉数据集中提取有效特征；根据特征的重要性和相关性，从有效特征中选取具有代表性和区分度的特征形成特征子集；基于蒙特卡罗方法构建网络投诉预测模型，网络投诉预测模型用于以投诉数据为输入，对未来预定时间的投诉进行预测和分类；以当前网络投诉数据为输入，通过当前训练后网络投诉预测模型对未来预定时间段的投诉进行预测和分类，并根据预测结果对当前训练后网络投诉预测模型进行优化和调整。

主权项：1.一种基于蒙特卡罗方法的网络投诉预测方法，其特征在于，包括如下步骤：数据采集：采集网络投诉数据构建投诉数据集，网络投诉数据包括投诉类型、投诉渠道和投诉时间；特征提取：从投诉数据集中提取有效特征，包括投诉的文本特征和投诉的元数据特征；特征选择：根据特征的重要性和相关性，从有效特征中选取具有代表性和区分度的特征形成特征子集；模型构建及训练：基于蒙特卡罗方法构建网络投诉预测模型，所述网络投诉预测模型用于以投诉数据为输入，对未来预定时间的投诉进行预测和分类，并基于投诉数据集以及特征子集对网络投诉预测模型进行模型训练和模型评估，得到训练后网络投诉预测模型；预测和优化：以当前网络投诉数据为输入，通过当前训练后网络投诉预测模型对未来预定时间段的投诉进行预测和分类，并根据预测结果对当前训练后网络投诉预测模型进行优化和调整。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浪潮通信信息系统有限公司 基于蒙特卡罗方法的网络投诉预测方法及系统

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