一种用户进线实时监控预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用户进线实时监控预警方法及系统，包括：采集若干客服系统数据；根据客服系统数据获取需求文本，根据需求文本得到初始干扰文字以及初始分析文字；根据初始干扰文字得到初始干扰文字复杂度；根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到内容复杂度；对需求文本进行分组得到单字词组；根据单字词组以及内容复杂度得到修正内容复杂度；获取每个需求文本的内部时间联系程度；根据修正内容复杂度

【技术实现步骤摘要】
一种用户进线实时监控预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种用户进线实时监控预警方法及系统
。

技术介绍

[0002]用户进线是指用户通过电话
、
在线聊天
、
邮件等渠道与客服人员进行沟通的过程
。
目前用户进线过程通常是由人工智能客服首先对用户的简单问题进行处理
。
在处理过程中，可能会涉及用户的一些隐私信息等，为了保证用户隐私信息不被泄漏，需要对用户进线过程进行实时监控
。
[0003]在对用户进线过程进行实时监控时，传统方法会将用户与客服人员的沟通内容进行加密，并利用入侵检测系统和安全审计机制对客服系统进行保护；传统方法虽然可以一定程度地保证信息的安全性，但是会存在较高的成本，并且监控范围会存在一定的限制，不易发现除了恶意监控以外其他原因造成的异常情况
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用户进线实时监控预警方法及系统，以解决现有的问题：传统的用户进线过程进行实时监控方法会存在较高的成本，并且监控范围会存在一定的限制，不易发现除了恶意监控以外其他原因造成的异常情况
。
[0005]本专利技术的一种用户进线实时监控预警方法及系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种用户进线实时监控预警方法，该方法包括以下步骤：采集若干客服系统数据，所述客服系统数据包含回复时间
、
网络延迟
、
用户数量
、<br/>并行处理最大用户数量以及多个需求描述，需求描述中包含多个文字；将每个客服系统数据上每个需求描述中所有文字构成的集合记为需求文本，根据需求文本得到若干初始干扰文字以及初始分析文字；根据初始干扰文字得到每个需求文本的初始干扰文字复杂度；根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到每个需求文本的内容复杂度；对需求文本进行分组得到若干词组，所述词组包含多个单字词组；根据单字词组
、
初始分析文字以及内容复杂度得到每个需求文本的修正内容复杂度；根据用户数量
、
并行处理最大用户数量以及网络延迟得到每个需求文本的内部时间联系程度；根据修正内容复杂度
、
内容时间联系程度以及回复时间构建三维坐标系，所述三维坐标系包含多个文本数据点；获取每个文本数据点的异常程度；根据异常程度进行实时监控预警
。
[0006]优选的，所述根据需求文本得到若干初始干扰文字以及初始分析文字，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，将预设词组词表每个文字在需求文本中出现的频次记为
初始频次，将初始频次不为0的文字均记为初始分析文字；将需求文本中除初始分析文字以外的文字均记为初始干扰文字
。
[0007]优选的，所述根据初始干扰文字得到每个需求文本的初始干扰文字复杂度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的初始干扰文字复杂度；表示需求文本内所有初始干扰文字的数量；表示需求文本内所有文字的数量；表示需求文本内初始干扰文字的信息熵
。
[0008]优选的，所述根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到每个需求文本的内容复杂度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的内容复杂度；表示需求文本内所有初始分析文字的数量；表示需求文本内第个初始分析文字在所有需求文本中出现的频次；表示需求文本的初始干扰文字复杂度；表示以自然常数为底的指数函数
。
[0009]优选的，所述对需求文本进行分组得到若干词组，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，利用
jieba
中文分词组件对需求文本进行分词得到若干词组，将词组包含文字数量为1且文字不为特殊字符的词组记为单字词组
。
[0010]优选的，所述根据单字词组
、
初始分析文字以及内容复杂度得到每个需求文本的修正内容复杂度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的初始修正内容复杂度；表示需求文本的内容复杂度；表示需求文本中单字词组的数量；表示需求文本中所有词组的数量；表示需求文本内所有初始分析文字的数量；获取所有需求文本的初始修正内容复杂度，对所有需求文本的初始修正内容复杂度进行线性归一化，将归一化后的每个初始修正内容复杂度记为修正内容复杂度
。
[0011]优选的，所述根据用户数量
、
并行处理最大用户数量以及网络延迟得到每个需求文本的内部时间联系程度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的内部数据时间联系程度；表示客服系统数据的用户数量；表示客服系统数据的并行处理最大用户数量；表示该需求文本的网络延迟；表示取绝对值；获取所有需求文本的内部数据时间联系程度，将所有需求文本的内部数据时间联系程度进行线性归一化，将归一化后的每个内部数据时间联系程度记为内容时间联系程度
。
[0012]优选的，所述获取每个文本数据点的异常程度，包括的具体方法为：
利用最小二乘法对所有需求文本的所有文本数据点进行拟合得到拟合曲线；将回复时间距离当前采集时间最小的客服系统数据记为目标客服系统数据，将目标客服系统数据内每个需求文本记为目标需求文本，对于任意一个目标需求文本中任意一个文本数据点，将在拟合曲线上与该文本数据点欧式距离最小的点记为该文本数据点的样本预测点，获取目标需求文本中所有文本数据点的样本预测点；对于任意一个目标需求文本中任意一个文本数据点，式中，表示文本数据点的异常程度；表示文本数据点的回复时间；表示文本数据点的样本预测数据点的回复时间；表示以自然常数为底的指数函数；表示取绝对值
。
[0013]优选的，所述根据异常程度进行实时监控预警，包括的具体方法为：将预设的一个文本数据点数量占比阈值以及一个异常程度阈值分别记为
T1、T2
；在所有目标需求文本的所有文本数据点中，若超过
T1
的文本数据点的异常程度大于
T2
，那么对目标客服系统数据进行预警
。
[0014]本专利技术的实施例提供了一种用户进线实时监控预警系统，该系统包括客服系统数据采集模块
、
内容复杂度获取模块
、
修正内容复杂度与内部时间联系程度获取模块以及监控预警模块，其中：客服系统数据采集模块，用于采集若干客服系统数据，所述客服系统数据包含回复时间
、
网络延迟
、
用户数量
、
并行处理最大用户数量以及多个需求描述，需求描述中包含多个文字；内容复杂度获取模块，用于将每个客服系统数据上每个需求描述中所有文字构成的集合记为需求文本，根据需求文本得到若干初始干扰文字以及初始分析文字；根据初始干扰文字得到每个需求文本的初始干扰文字复杂度；根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到每个需求文本的内容复杂度；修正内容复杂度与内部时间联系程度获取模块，用于对需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集若干客服系统数据，所述客服系统数据包含回复时间
、
网络延迟
、
用户数量
、
并行处理最大用户数量以及多个需求描述，需求描述中包含多个文字；将每个客服系统数据上每个需求描述中所有文字构成的集合记为需求文本，根据需求文本得到若干初始干扰文字以及初始分析文字；根据初始干扰文字得到每个需求文本的初始干扰文字复杂度；根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到每个需求文本的内容复杂度；对需求文本进行分组得到若干词组，所述词组包含多个单字词组；根据单字词组
、
初始分析文字以及内容复杂度得到每个需求文本的修正内容复杂度；根据用户数量
、
并行处理最大用户数量以及网络延迟得到每个需求文本的内部时间联系程度；根据修正内容复杂度
、
内容时间联系程度以及回复时间构建三维坐标系，所述三维坐标系包含多个文本数据点；获取每个文本数据点的异常程度；根据异常程度进行实时监控预警
。2.
根据权利要求1所述一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，所述根据需求文本得到若干初始干扰文字以及初始分析文字，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，将预设词组词表每个文字在需求文本中出现的频次记为初始频次，将初始频次不为0的文字均记为初始分析文字；将需求文本中除初始分析文字以外的文字均记为初始干扰文字
。3.
根据权利要求1所述一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，所述根据初始干扰文字得到每个需求文本的初始干扰文字复杂度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的初始干扰文字复杂度；表示需求文本内所有初始干扰文字的数量；表示需求文本内所有文字的数量；表示需求文本内初始干扰文字的信息熵
。4.
根据权利要求1所述一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，所述根据初始干扰文字复杂度以及初始分析文字得到每个需求文本的内容复杂度，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的内容复杂度；表示需求文本内所有初始分析文字的数量；表示需求文本内第个初始分析文字在所有需求文本中出现的频次；表示需求文本的初始干扰文字复杂度；表示以自然常数为底的指数函数
。5.
根据权利要求1所述一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，所述对需求文本进行分组得到若干词组，包括的具体方法为：对于任意一个需求文本，利用
jieba
中文分词组件对需求文本进行分词得到若干词组，将词组包含文字数量为1且文字不为特殊字符的词组记为单字词组
。6.
根据权利要求1所述一种用户进线实时监控预警方法，其特征在于，所述根据单字词组
、
初始分析文字以及内容复杂度得到每个需求文本的修正内容复杂度，包括的具体方法
为：对于任意一个需求文本，式中，表示需求文本的初始修正内容复杂度；表示需求文本的内容复杂度；表示需求文本中单字词组的数量；表示需求文本中所有词组的数量；表示需求文本内所有初始分析文字的数量；获取所有需求文本的初始修正内容复杂度，对所有需求文本的初始修正内容复杂度进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李边芳，耿晓娜，邓栋，王亮，崔旭，
申请(专利权)人：青岛海尔乐信云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：