基于Word2Vec技术隐性特征挖掘及潜在升级投诉用户识别研究

• 作者: 李景文 苏良良 雷蕾 黄敏杰
• 来源期刊: 电信技术
• 关键词: 特征扩充 文本分析 升级投诉 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 研究
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1247.2018.12.008

摘要

对大数据平台及客服系统进行数据融合,采用Word2Vec技术对投诉文本进行转化,得到扩充特征,再采用支持向量机技术进行模型训练,建立潜在升越级投诉用户识别模型,输出高风险升越级投诉用户清单,对接客服系统,对高风险客户进行预警及提前关怀,从而实现投诉全流程管控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷蕾		24	45	4.0	6.0
2	苏良良		4	10	2.0	3.0
3	黄敏杰		3	2	1.0	1.0
4	李景文		5	14	1.0	3.0