[发明专利]一种基于随机森林法欠费停复电投诉倾向预测方法在审
| 申请号： | 201811586649.0 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109816146A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 欧阳昱;刘辉舟;张波;周开保;金备;左松林;徐晓耘;叶磊;陈伟;倪妍妍;王峰;唐亮;尤佳;赵骞;刘单华 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 王挺 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及欠费停复电投诉倾向预测领域，具体是涉及一种基于随机森林法欠费停复电投诉倾向预测方法。该投诉倾向预测方法包括获取包括因欠费停复电导致用户发生投诉行为信息的源数据宽表，源数据宽表包括N个最终指标；由源数据宽表生成I个决策树，每个决策树给出用户是否有投诉倾向的结果，I个决策树构成随机森林模型；将用户的源数据宽表输入到随机森林模型中，由随机森林模型中的I个决策树分别判断该用户是否有投诉倾向，若超过设定阈值的决策树判断该用户有投诉倾向，则随机森林模型将该用户投票为有投诉倾向的用户；否则，随机森林模型将该用户投票为无投诉倾向的用户。该预测方法能够提高预测客户投诉倾向的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 投诉 随机森林 决策树 倾向预测 源数据 宽表 随机森林法 客户投诉 行为信息 投票 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林法欠费停复电投诉倾向预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取包括因欠费停复电导致用户发生投诉行为信息的源数据宽表，源数据宽表包括N个最终指标；S11，由源数据宽表生成I个决策树，每个决策树给出用户是否有投诉倾向的结果，I个决策树构成随机森林模型；S12，将用户的源数据宽表输入到随机森林模型中，由随机森林模型中的I个决策树分别判断该用户是否有投诉倾向，若超过设定阈值的决策树判断该用户有投诉倾向，则随机森林模型将该用户投票为有投诉倾向的用户；否则，随机森林模型将该用户投票为无投诉倾向的用户。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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