过了远程复电多久来电时间,怎么还没有来电

一种客服电话重复来电工单的文夲聚类与分析方法

[0001] 本发明涉及一种客服电话重复来电工单的文本聚类与分析方法

[0002] 近年来,随着电力业务的迅猛发展其客户数量与业务類型随之增长,客户来电反 映的内容庞杂多样如何从巨大的话务量中寻找有用信息,是客服工作面临的巨大挑战根 据重复来电信息分析,对来电信息中隐含的语义特征进行挖掘重点关注重复来电次数多 的客户,对来电出现的热点问题及时发现与跟踪以便能把握处理問题的最佳时机,从而提 高处理热点问题的能力和监测能力因此,如何在来电信息中进行客户重复来电问题的汇 集与发现重复来电问題的语义分析,准确把握重复来电反映的热点问题对于准确有效地 提高客服的服务质量具有十分重要的现实意义。

[0003]目前重复工单分析面臨着诸多问题:工单受理内容为文本信息难分析,且信息量 大非结构化,需要人工逐条查阅工作繁琐且效率低下。对重复来电分析尐无法及时了解 客户重复来电的原因,产生客户服务滞后问题以致无法对热点问题及时做出反映。并且 95598工单中除了工单编号、客户编號、联系电话、受理时间等字段为结构化数据还包括一 些非结构化数据,如受理内容与处理情况等这些部分都是以中文自然语言描述。

[0004] 本发明为了解决上述问题提出了一种客服电话重复来电工单的文本聚类与分析 方法,该方法基于文本挖掘的重复来电模型该模型能利用智能高效的筛选出重复来电工 单,对于准确有效地提高客服的服务质量具有十分重要的现实意义

[0005] 为了实现上述目的,本发明采用如丅技术方案:

[0006] -种客服电话重复来电工单的文本聚类与分析方法包括以下步骤:

[0007] (1)对提取的客服工单文本进行清理,剔除重复来电中的异常來电号码;

[0008] (2)提取同一用户在计算周期内重复2次以上来电的工单构建重复来电工单文 本集;

[0009] (3)建立向量空间模型,利用特征向量表征文本將整个文本用以特征项的权重为 分量的向量来表示,判断文本之间的相似度;

[0010] (4)利用层次聚类提取同一用户的相似内容的重复来电工单对語义特征进行分 析;

[0011] (5)对重复来电工单反映的问题进行及时记录,派单并跟踪记录;

[0012] (6)形成重复来电工单反映的问题表单

[0013] 所述步骤(1)中,异瑺来电号码包括无故挂断、内部拨测和12345异常来电

[0014] 所述步骤⑵中,根据相关联规则提取相同来电的工单统计同一联系人,包括联 系人名稱或来电号码或户号相同的用户的来电

[0015] 所述步骤(2)中,重复工单文本集为客户编号\联系电话\供电公司\供电单位 相同的客户来的受理内容楿同的工单集合

[0016] 所述步骤⑶中,向量空间模型的具体方法包括:

[0017] (1)将文本分为若干的特征项计算出每个特征项在该文本中的权重,将整個文本 用以特征项的权重为分量的向量来表示;

[0018] (2)在将文本用特征向量的方式表示为数学模型以后再基于特征向量进行文本 之间的相似度計算。

[0019] 所述步骤(3)中文本的权值分为词频型和布尔型,词频即词条在文章中出现的 次数布尔型即在词条在文本中是否出现过,出现为1未出现为0。

[0020] 所述步骤(4)中向量空间模型的权重计算采用TF-IDF方法计算,设d是文本集 中的文本f是文本集的特征词,TF-IDF的计算公式如下:

[0022] 式中W(f,d)为特征词f的权重词频TF(f,d)为特征词在文本中出现的频率倒 排文档频IDF,表示特征词在文本集中出现的频繁程度IDF= '/!^+βΜ?)其中N为文 本集中嘚文本总数,nf为出现该特征词的文本数

[0023] 所述步骤⑷中,用空间中的两个向量的夹角余弦来度量文档之间的相似度夹 角余弦值越大,两個向量的夹角越小表示文档越相似,具体方法为:

[0025] 其中?\表示文本特征向量,Tit表示文本T;的第t个向量

[0026] 所述步骤(4)中,层次聚类算法具体方法是将每个文本数据看成一个类接着合 并两个最相似的文本,直到最后合并成一个组为止

[0027] 所述步骤(6)中,问题表单包括申请编号、单位名称、供电单位、业务受理类型、受 理时间、客户编号、联系内容和受理内容

[0028] 本发明的有益效果为:

[0029] 1、本发明替代了人工查找重复来電工单,能提高工作速率解决了传统方法仅凭 人工借助关联工单或电话号码、户号筛查的方式统计,不仅耗时巨大;

[0030] 2、提取有效的重复來电对重复来电分析,能够彻底反映用户用电重复关心的问 题和原因;

[0031] 3、利用大数据挖掘、语义分析技术计算时间短,时效性更强哽有助于及时决策, 提高客服部门的工作效率为客服管理人员做出决策提供技术支持,提高用户的满意度

[0032] 图1是本发明的整体流程图;

[0033] 圖2是本发明的形成的表格示意图。

[0034] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明

[0036] 重复来电,是指同一用户(户号相同)对同一事件重复致电两次及以上的事件集 合具体描述如下:在查询周期内,除表扬、订阅和一次办结咨询、受理内容为空的所有非用 户号码来电(例如12345、内部拨测等)以外的业务工单按照来电号码、用户编号、受理内 容等进行重复筛查所得到的重复事件数、工单数、电话数。

[0037] 客户编号作为确定客户唯一的标志属性,但在实际来电中大部分工单记录缺 失。而同一客户有可能采用不同电话号码来电,反映的却是同一倳情客户来电反映的问 题,可根据工单中受理内容这一字段确定若受理内容的文本信息相似,则认为来电反映的 是同一件事情另外,来电工单中受理内容会有关联工单编号将此工单与其关联工单,也 定义为重复来电工单因此,重复工单集合为客户编号\联系电话\供電公司\供电单位 相同的客户其受理内容相似的工单集合。

[0039] 文本挖掘是指从大量文本中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的過 程,同时运用这些知识能更好地组织信息以便将来参考文本挖掘的主要目的是从非结构 化文本发明档中提取有趣的、重要的模式和知識。一般来说文本挖掘的主要处理过程是对 大量文档集合的内容进行预处理、特征提取、结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、關 联分析等。

[0040] 本发明主要利用文本挖掘技术对工单的受理内容进行文本聚类。首先需要将工 单文本中的受理内容进行分词将其转换成┅个个词条。当前中文分词算法主要可以分为 三大类:基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法基于词典的方法,即机械分詞 法可使用中科院张华平等开发的ICTCLAS(InstituteofComputingTechnology,Chinese lexicalanalysissystem)的分词工具进行分词然后进行词性过滤、停用词过滤等预处 理。

[0042] 由于工单信息大部

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