【技术实现步骤摘要】
一种满意度仿真方法、装置及终端设备
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种满意度仿真方法、装置及终端设备。
技术介绍
当前，服务行业领域越来越重视客户的满意度情况，满意度越高意味着收入越高，相反满意度较低的组织的经营状况常常不尽人意，满意度意味着客户对于服务提供者的认可。满意度对服务机构的经营状况起到决定性作用，这就决定了对满意度进行调查有着非常关键的意义。对于用户的满意度调查，一般通过专业设计的调查问卷进行。为了保证和提高服务质量，这类调查一般需要周期性进行，比如每月进行一次。虽然调查问卷可以直接反应用户的实际满意度情况，但是这种调查用户满意度的方式不利于提前发现服务问题，不利于服务提供者全方位的调整服务策略，同时因占用用户时间，会给用户带来不便，调查问卷的收集需耗费大量人力物力。此外，调查问卷一般仅会有部分用户参与，无法获取全体用户对服务的体验感知。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种满意度仿真方法、装置及终端设备，以能够自动且准确地生成用户的满意度仿真数据，克服现有的利用调查问卷调查用户满意度的方式所具有的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种满意度仿...
【技术保护点】
1.一种满意度仿真方法，其特征在于，包括：获取目标用户的全方位信息数据；根据所述全方位信息数据，利用预设的满意度仿真模型生成所述目标用户的满意度仿真数据；其中，所述满意度仿真模型是利用深度学习中的生成对抗学习方法预先建立的。
【技术特征摘要】
1.一种满意度仿真方法，其特征在于，包括：获取目标用户的全方位信息数据；根据所述全方位信息数据，利用预设的满意度仿真模型生成所述目标用户的满意度仿真数据；其中，所述满意度仿真模型是利用深度学习中的生成对抗学习方法预先建立的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的全方位信息数据之前，所述方法还包括：构建所述满意度仿真模型的训练数据集；根据所述训练数据集，利用深度学习中的生成对抗学习方法建立所述满意度仿真模型；其中，所述训练数据集中的每一组训练数据包括对应用户的基础信息数据、状态信息数据和满意度调查数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述满意度仿真模型的训练数据集，包括：获取用户的基础信息数据、状态信息数据和满意度调查数据；根据所述基础信息数据、状态信息数据和满意度调查数据，构建所述训练数据集。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集，利用深度学习中的生成对抗学习方法建立所述满意度仿真模型，包括：根据所述训练数据集中的基础信息数据和状态信息数据，以及噪声数据，训练生成网络，直至所述生成网络生成的满意度仿真数据被判别网络判断为真，同时根据所述训练数据集中的基础信息数据和状态信息数据，以及所述训练数据集中的满意度调查数据，训练所述判别网络，直至所述判别网络判断所述生成网络生成的满意度仿真数据为假，且判断所述满意度调查数据为真；将训练完成的所述生成网络确定为所述满意度仿真模型。5.一种满意度仿真装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标用户的全方位信息数据；生成模块，用于根据所述全方位信息数据，利用预设的满意度仿真模型生成所述目标用户的满意度仿真数据；其中，所述满意度仿真模型是利用深度学习中的生成对抗学习方法预先建立的。6...
【专利技术属性】
技术研发人员：任智杰，王惠欣，王朝民，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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