一种用于重复来电分析识别的模型构建方法

    公开(公告)号:CN110955754A

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201911209736.9

    申请日:2019-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种用于重复来电分析识别的模型构建方法,该方法包括将语音转译为文本内容并记录于单独工单表中,通过分析坐席人员以及客户之间的通话内容,判定重复来电;结合工单内容中的受理内容和处理情况进行判定,当包含指定文字时,判定为重复来电;将关联工单表中具有相同电话号码的主工单及关联工单判定为一组重复来电,并将该工单记为母工单,其他工单记为子工单;将工单受理内容记录的信息为“关联工单编号为”但不包含在关联工单表的工单进行提取。本发明将处理结构化的工单信息同处理非结构化的文本内容的思想引入到重复来电识别上,扩充了用于重复来电识别的数据范围,对模型覆盖率、准确率的提升提供了保证。

    一种电力数据指数快速生成方法及系统

    公开(公告)号:CN115719182A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211486749.2

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种电力数据指数快速生成方法及系统,从指标库中获取所需指标数据作为数据源;根据所述数据源,从指标数据特征、指标数据分布进行指标数据探索性分析、指标相关性度量及指标重要程度分析以进行指标筛选和组合;通过数值变换对所述筛选和组合后的指标进行连续变换处理或离散变换处理,生成基础指数;将所述基础指数根据各自权重进行加权计算得到中间指数;根据所述中间指数综合评判得到电力数据产品指数,建立指数体系。本发明能够实现指标数据分析、基础指数生成、指体系构建等功能。

    一种基于Kafka的电力客户数据采样方法

    公开(公告)号:CN115630111A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211410374.1

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明公开一种基于Kafka的电力客户数据采样方法,包括以下步骤:(1)对目标埋点的内容下定义并实施数据埋点操作;(2)用电客户操作触发产生埋点数据并与目标采样系统建立联络;(3)目标采样系统上收投送的埋点数据;(4)目标系统解析埋点数据产生目标字段信息并实时转发至Kafka消息队列;(5)依据采样到的目标字段信息,统计加工实时指标数据,并将结果转发至Kafka消息队列;(6)可视化系统实时消费Kafka消息队列,将采样到的业务指标可视化展示。本发明能够很好地解决当前电力客户数据采样处理技术中存在的埋点数据采样、加工实时指标效率低,不能高效、及时满足埋点数据采样领域的各类电力业务实时指标计算、数字化产品运营分析、电力客户用电行为分析等诸多问题与痛点。

    电网客服投诉外溢风险预测方法、介质及系统

    公开(公告)号:CN118261416A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410167516.9

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本申请属于电网技术领域,更具体地说,涉及电网客服投诉外溢风险预测方法、介质及系统;本发明通过建立供需差异特征,供电稳定性特征以及停电事件特征,将这些特征作为随机森林模型的输入,使得模型在预测时充分的考虑了供需关系,并且将电力市场价格数据作为输入数据,从而使得模型在预测时充分考虑了市场电价的波动;进而提高了电网客服投诉外溢风险的预测精度;并且本发明通过ARIMA模型处理时间序列数据,能够有效预测基于时间趋势的投诉量变化,并将ARIMA模型的输出与随机森林相结合,通过随机森林捕捉非时间序列数据的复杂非线性关系,从而进一步的提高预测的准确性。

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