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公开(公告)号：CN111461446B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010273404.3
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置，包括获取案件的影响因素指标并计算影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；其中，影响因素指标包括多个；计算每个影响因素指标下的每个分类在影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即可得到待预测投诉案件的预测结果。本发明能够从不同维度对投诉举报案件的发生情况进行合理性的预测，进而帮助执法人员更有效的处理投诉举报案件，以及帮助相关人员及时发现投诉举报案件频发的原因，提高执法人员管理投诉举报案件的工作效率。
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公开(公告)号：CN111553817A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010332124.5
申请日：2020-04-24
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F16/35 , G06F16/383 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种投诉举报案件及处理部门的吻合度的分析方法和系统，属于投诉举报的数字技术领域，在接收到投诉举报信息后，获取投诉举报案件的全部信息，之后对案件的全部信息进行预处理得到预处理数据，将预处理数据输入到分析模型中得到分析结果，根据分析结果判断投诉举报和预处理部门是否吻合。大大方便了人们投诉举报，同时有效提高了执法人员管理投诉举报案件的效率，进而避免职权的使用不当。
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公开(公告)号：CN111461446A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010273404.3
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置，包括获取案件的影响因素指标并计算影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；其中，影响因素指标包括多个；计算每个影响因素指标下的每个分类在影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即可得到待预测投诉案件的预测结果。本发明能够从不同维度对投诉举报案件的发生情况进行合理性的预测，进而帮助执法人员更有效的处理投诉举报案件，以及帮助相关人员及时发现投诉举报案件频发的原因，提高执法人员管理投诉举报案件的工作效率。
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