-
公开(公告)号：CN110110881B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910215909.1
申请日：2019-03-21
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明本发明属于电力营销技术领域，涉及电力客户需求预测分析方法及系统，对客户需求进行分析，预测客户此次来话预办理何种相关业务。根据客户来电，判断客户类型，将客户对于与不同的业务需求预测模型计算客户本次来电各种需求的概率；根据客户本次来电各种需求的概率调整语音菜单的顺序；将客户本次来电的各种需求的概率、客户有关联当前热点事件信息、客户历史业务办理和诉求工单信息、客户标签信息显示给客服人员。
-
公开(公告)号：CN111368539A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010135826.4
申请日：2020-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种热点分析建模方法，该方法包括步骤：数据获取：从客服工单信息表中选取数据宽表作为建模数据；数据处理：剔除来电内容为‘无意义的来电内容工单；搭建停用词词库：搭建通用的停用词词库，根据停用词库中文分词，根据分词结果对停用词词库进行更新；分词：利用结巴中文分词方法对客服工单中的来电内容进行中文分词，其中分词用到的分词词典为通用词典，根据通用词库进行中文分词，分词结果进行去停用词处理；构建分词词典；提取关键词：根据停用词词库以及自定义词典，选取tf-idf的关键词提取方法进行关键词提取。本发明关键词提取方法准确率最高，且停用词词库和分词词库不断更新，词库不断丰富，分词以及关键词提取的准确率越高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369048B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010135820.7
申请日：2020-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种话务量预测方法，该方法包括步骤：模型划分为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；根据模型进行宽表加工，获得各个模型的输入输出变量；数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入‑输出变量数据；数据建模，选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试。本发明对话务量的模型分类，并确定各个模型的输入变量和输出变量，通过选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练，保证模型准确率，模型准确率可达80％以上。
-
公开(公告)号：CN111369048A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010135820.7
申请日：2020-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种话务量预测方法，该方法包括步骤：模型划分为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；根据模型进行宽表加工，获得各个模型的输入输出变量；数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入-输出变量数据；数据建模，选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试。本发明对话务量的模型分类，并确定各个模型的输入变量和输出变量，通过选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练，保证模型准确率，模型准确率可达80％以上。
-
公开(公告)号：CN110111124A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910215906.8
申请日：2019-03-21
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明属于电网服务技术领域，具体涉及基于渠道偏好和业务偏好的电力客户服务偏好方法及系统。步骤1、统计电网客户对于不同电网服务渠道的累计接触频次X1和对于不同电网业务的累计办理频次X2；步骤2、分别对电网客户对于不同电网服务渠道的累计接触频次X1和对于不同电网业务的累计办理频次X2进行加权；步骤3、对加权后的得到的不同电网服务渠道加权频次、不同业务加权频次分别进行标准化处理，根据活跃度公式计算客户的渠道活跃度和基于业务考虑的渠道活跃度矩阵；步骤4、根据电网客户渠道活跃度的值，确定电网用户的偏好服务渠道。本申请能够根据客户活跃度，满足客服坐席快速、准确、全面了解客户偏好，时响应客户诉求。
-
公开(公告)号：CN110110881A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910215909.1
申请日：2019-03-21
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明本发明属于电力营销技术领域，涉及电力客户需求预测分析方法及系统，对客户需求进行分析，预测客户此次来话预办理何种相关业务。根据客户来电，判断客户类型，将客户对于与不同的业务需求预测模型计算客户本次来电各种需求的概率；根据客户本次来电各种需求的概率调整语音菜单的顺序；将客户本次来电的各种需求的概率、客户有关联当前热点事件信息、客户历史业务办理和诉求工单信息、客户标签信息显示给客服人员。
-
公开(公告)号：CN111325405A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010135819.4
申请日：2020-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 周玲 , 黄渊军 , 朱州 , 张克贤 , 王鹏 , 曾路 , 田钺 , 张刚 , 杨松 , 钟璐 , 殷志易 , 汤成佳 , 杨箴 , 汪浩 , 方继宇 , 宋奕 , 谢祈鸿 , 吴漾 , 葛松
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种抱怨敏感度建模预测方法，该方法包括步骤：数据获取；数据处理：数据清洗、缺失值处理、唯一值处理和异常值处理；特征选取；构建模型：深度学习keras的多分类建模方式来进行建模，模型训练，评估模型和测试模型。本发明对客户数据进行分类成不同的敏感度数据，采用深度学习多层前馈神经网络的softmax多分类模型进行训练，保证模型准确率，模型准确率可达90％以上，准确抓取敏感度人群，对其进行优先安抚。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.022 seconds)
