[发明专利]一种用户满意度预测模型的样本生成方法及装置有效
| 申请号： | 201910362355.8 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110335058B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 李露;冯毅;李福昌 | 申请（专利权）人： | 中国联合网络通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/06;G06Q50/10;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供一种用户满意度预测模型的样本生成方法及装置，涉及计算机领域，能够降低样本的复杂度。该方法包括：获取网络的样本数据；对网络数据进行归一化处理，生成第一网络矩阵；将第一网络质量矩阵输入第一自编码神经网络，得到第二网络质量矩阵；将第一用户信息矩阵输入第二自编码神经网络，得到第二用户信息矩阵；根据第一网络质量矩阵、第二网络质量矩阵计算第一自编码损失函数；根据第一用户信息矩阵、第二用户信息矩阵计算第二自编码损失函数；计算总损失函数，并根据总损失函数最小值提取对应的目标第二网络质量矩阵以及目标第二用户信息矩阵作为用户满意度预测模型的样本。本申请实施例应用于用户满意度预测模型的样本生成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 满意 预测 模型 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用户满意度预测模型的样本生成方法，其特征在于，获取网络的样本数据，所述样本数据包含网络数据，其中所述网络数据包含网络质量数据、用户信息数据；对所述网络数据进行归一化处理，生成第一网络矩阵，其中，所述第一网络矩阵包含由所述网络质量数据生成的第一网络质量矩阵、由所述用户信息数据生成的第一用户信息矩阵；将所述第一网络质量矩阵输入第一自编码神经网络，得到第二网络质量矩阵；将所述第一用户信息矩阵输入第二自编码神经网络，得到第二用户信息矩阵；根据所述第一网络质量矩阵、所述第二网络质量矩阵计算所述第一网络质量矩阵通过所述第一自编码神经网络后的第一自编码损失函数；根据所述第一用户信息矩阵、所述第二用户信息矩阵计算所述第一用户信息矩阵通过所述第二自编码神经网络后的第二自编码损失函数；根据所述第一自编码损失函数、所述第二自编码损失函数计算总损失函数；获取所述总损失函数的最小值，并根据所述最小值提取对应的目标第二网络质量矩阵以及目标第二用户信息矩阵作为用户满意度预测模型的样本，用以训练用户满意度预测模型或者输入所述用户满意度预测模型进行用户满意度的预测。
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