基于Graph Embedding的话单分析

• 作者: 彭艳兵 韩文轻
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 话单分析 机器学习 图嵌入
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 393-397
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.53|TP301.6
• 字数: 2925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.024

摘要

现阶段大多是利用社交网络理论进行分析,发现话单数据中的潜在人员.社交网络理论是将数据中的实体用节点表示,节点间的关系用线表示.大数据时代很多传统的算法在针对多特征的数据时,分析结果的理想性越来越差.而机器学习这几年在数据分析工作中大放异彩,为很多经典问题提供了一种新的解决思路.论文正是基于这样的背景,提出了一种新的推荐算法,用图嵌入的方法研究话单数据,将通话网络中的点和关系向量化,使机器学习算法用于话单分析成为可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭艳兵		20	38	3.0	5.0
5	韩文轻		1	0	0.0	0.0