宽带潜在投诉用户预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种宽带潜在投诉用户预测方法及系统，该方法包括：基于投诉定界，区分设备故障类投诉和质差类投诉，若根据对宽带网络系统中的目标设备的投诉，确定所述目标设备存在投诉故障，则将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户；根据第二用户使用宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定第二用户是否为第二潜在投诉用户；将第一潜在投诉用户和第二潜在投诉用户进行融合，获取最终的潜在投诉用户。本发明专利技术实现充分考虑不同投诉类型的指标之间的差异性，分别针对故障类投诉相关的设备运行指标和网络质量差类投诉相关的网络质量指标建立预测模型，使得输入各模型的指标之间具有较强的关联性，有效提高预测的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
宽带潜在投诉用户预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种宽带潜在投诉用户预测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着宽带网络建设的全面覆盖、光纤网络的普及和用户规模的不断扩大，家用宽带用户的数量不断攀升。但伴随宽带市场的迅猛发展，因客户使用原因或网络原因导致客户投诉网络上网慢，上不了网的情况也在不断增加。这种情况严重影响用户的上网体验，导致新客户发展慢，老客户流失的现象。
[0003]且由于缺少必要的投诉客户分析手段，导致投诉处理的难度高、定位问题不精确和投诉问题解决不及时，严重影响运营商宽带品牌以及口碑，阻碍运营商宽带的业务发展。因此针对宽带网络质量投诉的研究课题具有重要意义。
[0004]目前业界针对网络质量投诉问题的分析，主要通过定位用户投诉感知问题的原因开展优化工作，这是一种先产生问题后解决的方式，这种方式效率低，只能被动处理各类故障的投诉，无法满足现代社会竞争的需要；或计算网络KPI(Key Performance Indicator，关键性能指标)，输出网络KPI较差的用户清单，作为投诉预测清单，但是由于受到网络KPI门限定义的限制，造成实际可能投诉用户的遗漏，预测准确性低；或采用大量的网络KPI，建立预测模型对潜在投诉客户进行预测。但是，由于网络KPI数量多，且各指标之间的关系复杂，很难建立准确的预测模型，使得预测的准确性低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种宽带潜在投诉用户预测方法及系统，用以解决现有技术中解决宽带投诉问题的效率低，对潜在投诉用户预测的准确性低的缺陷，实现对潜在投诉用户的准确预测。
[0006]本专利技术提供一种宽带潜在投诉用户预测方法，包括：
[0007]若根据对宽带网络系统中的目标设备的投诉，确定所述目标设备存在投诉故障，则将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户；其中，所述目标设备与所述第一用户之间的关联关系预先获取；
[0008]根据第二用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定所述第二用户是否为第二潜在投诉用户；
[0009]将所述第一潜在投诉用户和所述第二潜在投诉用户进行融合，获取最终的潜在投诉用户。
[0010]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户，之前还包括：
[0011]将所述目标设备的运行指标与预先获取的阈值进行比较；
[0012]根据比较结果确定所述目标设备是否存在投诉故障。
[0013]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述将所述目标设备的运行指标与预先获取的阈值进行比较，包括：
[0014]获取第一历史投诉用户对样本设备的故障问题进行投诉时的运行指标；其中，所述样本设备与所述目标设备的类型相同；
[0015]将所述样本设备的运行指标输入机器学习模型，输出所述目标设备的运行指标的阈值；
[0016]将所述目标设备的运行指标与所述阈值进行比较。
[0017]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述根据第二用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定所述第二用户是否为第二潜在投诉用户，包括：
[0018]根据所述网络质量指标确定分类模型的输入信息；
[0019]将所述输入信息输入所述分类模型，输出所述第二用户的类别；其中，所述第二用户的类别包括第二潜在投诉用户和非投诉用户，所述分类模型为，以样本网络质量指标为样本，以与所述样本对应的第二用户的类别为样本标签训练得到。
[0020]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述根据所述网络质量指标确定分类模型的输入信息，包括：
[0021]计算所述网络质量指标的平均值；
[0022]计算所述网络质量指标的最大值；
[0023]计算所述网络质量指标的最小值；
[0024]将所述平均值、最大值、最小值和所述网络质量指标作为所述分类模型的输入信息。
[0025]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述将所述输入信息输入所述分类模型，输出所述第二用户的类别，包括：
[0026]将第二历史投诉用户对所述宽带网络系统的网络质量问题进行投诉时的网络质量指标作为第一样本网络质量指标；
[0027]将历史非投诉用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标作为第二样本网络质量指标；
[0028]使用所述第一样本网络质量指标和第二样本网络质量指标对所述分类模型进行训练；
[0029]将所述输入信息输入训练后的分类模型，输出所述第二用户的类别。
[0030]根据本专利技术提供的一种宽带潜在投诉用户预测方法，所述网络质量指标包括网页业务类网络质量指标、视频业务类网络质量指标、游戏业务类网络质量指标、语音业务类网络质量指标和即时响应业务类网络质量指标中的一种或多种；
[0031]所述网页业务类网络质量指标、视频业务类网络质量指标、游戏业务类网络质量指标、语音业务类网络质量指标或即时响应业务类网络质量指标包括多种类型的业务类网络质量指标。
[0032]本专利技术还提供一种宽带潜在投诉用户预测系统，包括：
[0033]第一预测模块，用于若根据对宽带网络系统中的目标设备的投诉，确定所述目标设备存在投诉故障，则将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户；其中，所述目标设备与所述第一用户之间的关联关系预先获取；
[0034]第二预测模块，用于根据第二用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定所述第二用户是否为第二潜在投诉用户；
[0035]融合模块，用于将所述第一潜在投诉用户和所述第二潜在投诉用户进行融合，获取最终的潜在投诉用户。
[0036]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述宽带潜在投诉用户预测方法的步骤。
[0037]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述宽带潜在投诉用户预测方法的步骤。
[0038]本专利技术提供的宽带潜在投诉用户预测方法及系统，通过将与存在故障的目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户，并根据第二用户使用宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定第二潜在投诉用户，然后将第一潜在投诉用户和第二潜在投诉用户进行融合，获取最终的潜在投诉用户，充分考虑不同投诉类型的指标之间的差异性，分别针对与故障类投诉相关的设备运行指标和与网络质量差类投诉相关的网络质量指标建立预测模型，使得输入各模型的指标之间具有较强的关联性，有效提高预测的准确性。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种宽带潜在投诉用户预测方法，其特征在于，包括：若根据对宽带网络系统中的目标设备的投诉，确定所述目标设备存在投诉故障，则将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户；其中，所述目标设备与所述第一用户之间的关联关系预先获取；根据第二用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定所述第二用户是否为第二潜在投诉用户；将所述第一潜在投诉用户和所述第二潜在投诉用户进行融合，获取最终的潜在投诉用户。2.根据权利要求1所述的宽带潜在投诉用户预测方法，其特征在于，所述将与所述目标设备关联的第一用户作为第一潜在投诉用户，之前还包括：将所述目标设备的运行指标与预先获取的阈值进行比较；根据比较结果确定所述目标设备是否存在投诉故障。3.根据权利要求2所述的宽带潜在投诉用户预测方法，其特征在于，所述将所述目标设备的运行指标与预先获取的阈值进行比较，包括：获取第一历史投诉用户对样本设备的故障问题进行投诉时的运行指标；其中，所述样本设备与所述目标设备的类型相同；将所述样本设备的运行指标输入机器学习模型，输出所述目标设备的运行指标的阈值；将所述目标设备的运行指标与所述阈值进行比较。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的宽带潜在投诉用户预测方法，其特征在于，所述根据第二用户使用所述宽带网络系统上网时的网络质量指标，确定所述第二用户是否为第二潜在投诉用户，包括：根据所述网络质量指标确定分类模型的输入信息；将所述输入信息输入所述分类模型，输出所述第二用户的类别；其中，所述第二用户的类别包括第二潜在投诉用户和非投诉用户，所述分类模型为，以样本网络质量指标为样本，以与所述样本对应的第二用户的类别为样本标签训练得到。5.根据权利要求4所述的宽带潜在投诉用户预测方法，其特征在于，所述根据所述网络质量指标确定分类模型的输入信息，包括：计算所述网络质量指标的平均值；计算所述网络质量指标的最大值；计算所述网络质量指标的最小值；将所述平均值、最大值、最小值和所述网络质量指标作为所述分类模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡伟明，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：