基于XGBoost算法的坐席话务量预测

• 作者: 赵龙 周源 李飞 范文斌
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 呼叫中心 XGBoost 话务量 坐席排班
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 86-88,91
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.22.025

摘要

"呼叫中心"一词来源于英文Call Center,自其诞生以来就作为企业和客户之间的沟通桥梁,是客户和企业沟通最直接的渠道,因此优化呼叫中心的接听应答效率是管理者一直以来的追求.该文为了向管理者提供前瞻的话务量预测信息供管理者决策,提出了使用XGBoost、LightGBM、Catboost算法结合信息价值分析法选择的特征通过累加型滑动窗口法建立话务量预测模型,并在真实数据上比较了三个算法的预测表现.结果表明XGBoost算法对于运营商呼叫中心话务量的预测较为准确,为坐席排班提供数据支撑.