[发明专利]互联网电视潜在用户投诉预测方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供一种互联网电视潜在用户投诉预测方法、装置及设备。该方法包括：获取与互联网电视潜在用户投诉相关的样本数据；依据样本数据，获取FCM聚类模型的初始聚类中心；优化FCM聚类模型的初始聚类中心；获得模型参数，分别对应互联网电视潜在投诉用户类和互联网电视非潜在投诉用户类，模糊隶属度为各互联网电视用户隶属于互联网电视潜在投诉用户类和互联网电视非潜在投诉用户类的概率；依据模型参数，预测各互联网电视用户的投诉概率；根据最大隶属度原则确定各互联网电视用户的预测投诉标识类别，预测投诉标识类别分为预测投诉类或预测不投诉类。采用本发明技术方案，可以对互联网电视用户投诉行为进行预测。

技术领域

本发明涉及互联网通信技术领域，尤其涉及一种互联网电视潜在用户投诉预测方法、装置与设备及计算机可读存储介质。

背景技术

当今，移动通信市场的净增用户空间已日趋饱和，运营商之间的角逐更多地体现在创新业务和提升服务质量两个方面。互联网电视(Over The Top TV)是一种集互联网、通讯和多媒体等技术于一体的，向用户提供交互式音视频等服务的新业务。用户投诉处理是运营商服务质量的一个衡量标准，既关系到品牌价值和影响力，又反映了用户的满意程度。因此，互联网电视用户投诉处理成为运营商服务工作中的重要环节，也是战略上的必争之地。通信运营商想要在此环节占据领先地位，则必须适应投诉分析的智能化发展趋势，不仅能对已产生的互联网电视用户投诉进行高效处理，同时对互联网电视用户的投诉倾向能进行科学评估，准确预测投诉行为，并提前做好预处理措施。

用户投诉行为的预测方法分为定性预测方法和定量预测方法两类。前者通过对投诉行为的历史及现状的分析、判断，预测其未来的一种或多种可能性，如市场调研法、德尔菲法等；后者通过历史和现状的数据建立相应的数学模型，对未来的投诉行为作出数量预测，主要分为趋势预测法和因果预测法。目前，移动通信领域的用户投诉定量预测方法有根据市场调查数据进行预测的方法、按人口普及率进行预测的方法、类比法、曲线拟合法和瑞利分布因素法等。

纵观国内外相关研究，用户投诉的分析方法主要是定性方法，这类方法依赖于分析者熟练的业务知识、丰富的经验和突出的综合分析能力，故具有一定的局限性。通信运营商在数据分析领域具有天然的优势，依靠遍布于各个部门的丰富数据，可以分析获知用户真正的需求和自身运营的不足，降低运营成本，改善网络质量，促使企业在竞争中脱颖而出。上述提及的移动通信用户投诉定量预测方法或适用于宏观分析和长期预测，或适用于中短期预测，但它们共同的特点是未能充分利用海量数据的优势，挖掘其背后高价值的信息和知识。此外，尚无任何针对互联网电视用户投诉行为的预测研究。

发明内容

本发明实施例提供了一种互联网电视潜在用户投诉预测方法、装置与设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中没有对互联网电视用户投诉行为进行预测的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种互联网电视潜在用户投诉预测方法，所述方法包括：

获取与互联网电视潜在用户投诉相关的样本数据；

依据所述样本数据，获取FCM聚类模型的初始聚类中心；

优化所述FCM聚类模型的初始聚类中心；

迭代计算聚类中心和模糊隶属度直至终止条件，获得模型参数，所述聚类中心为两个聚类中心，分别对应互联网电视潜在投诉用户类和互联网电视非潜在投诉用户类，所述模糊隶属度为各互联网电视用户隶属于互联网电视潜在投诉用户类和互联网电视非潜在投诉用户类的概率；

依据所述模型参数，预测各互联网电视用户的投诉概率；

根据最大隶属度原则确定各互联网电视用户的预测投诉标识类别，所述预测投诉标识类别分为预测投诉类或预测不投诉类。

第二方面，本发明实施例提供了一种互联网电视潜在用户投诉预测装置，包括：