【技术实现步骤摘要】
本申请属于信息技术及业务支撑，尤其涉及一种客户满意度预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、在各行业中，客户满意度是企业发展的重要指标之一。现有的客户满意度预测方法主要基于客户的反馈信息和数据分析。通常，企业可以依靠客户的投诉工单和服务评价数据等分析客户满意度，或者通过短信渠道和外呼渠道进行客户调研。根据得到的客户满意度，通过发现服务短板、优化产品及体验等方式，挽留低满意度客户并提高现有用户体验。
2、但在现有的客户满意度预测方法中，基于工单数据的分析往往只能反映部分客户的意见，覆盖范围有限，可能无法全面了解客户的需求和满意度。并且，客户调研往往是被动的，客户的反馈信息有限，且受到客户情绪变化的影响，可能存在较大的预测偏差。此外，现有的方法存在一定局限性，导致预测结果的准确性和可信度不高。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种客户满意度预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质，能够提高对客户满意度进行预测的准确性。
2、第一方面，本申请实施例提供...
【技术保护点】
1.一种客户满意度预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述评论特征向量、所述线性特征向量和所述非线性特征向量，计算得到客户满意度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过分类器进行文本的情感识别，得到调优因子，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络，根据所述客户文本评论数据提取得到评论特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述调优后的文本特征向量、所述线性特征向量和所述非线性特征向量，计算得到...
【技术特征摘要】
1.一种客户满意度预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述评论特征向量、所述线性特征向量和所述非线性特征向量，计算得到客户满意度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过分类器进行文本的情感识别，得到调优因子，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络，根据所述客户文本评论数据提取得到评论特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述调优后的文本特征向量、所述线性特征向量和所述非线性特征向量，计算得到客户满意度，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述评分集合，分解得到线性特征向量和非线性特征向量，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘野，
申请(专利权)人：中国移动通信集团辽宁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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