CN107992609A - 一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法 - Google Patents

一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，包括下述步骤：从数据库管理系统获取用户信息，包括用户档案信息和客服工单信息，并据此建立用户历史来电情况表；确定获取用户信息的时间窗；确定预判周期及用于预判的特征数据集；确定预判群体范围；本发明可以在用户来电时，准确地判别用户的投诉倾向程度，为设计策略库和采取不同的安抚和引导策略提供参考，充分利用从结构化数据提取的客户诉求信息，同时对工单中来电内容的非结构化文本数据经过系统的分析，根据客户的历史来电信息对客户的未来投诉实现事前预测，可以减少客户投诉风险，树立电力公司的良好社会形象。

Description

一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法
技术领域
本发明涉及电力行业客户管理技术领域，具体涉及一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法。
背景技术
随着电力体制改革的深入推进和社会经济的快速发展，企业和居民对电力服务的要求越来越高，电力市场的营销和服务竞争面临新格局，迫切的需要改变传统的工作模式，树立市场化服务意识，适应市场格局变化，而提升服务水平、减少客户投诉、赢得客户信任，是当前供电企业迫切解决的问题。95598客服系统作为直接面向客户，与客户沟通交流的渠道，而存储话务数据的数据库管理系统拥有海量的客户数据，该部分客户数据主要分为结构化数据和非结构化数据两部分。目前，针对从结构化数据提取的客户诉求信息的利用程度远远不够，同时对工单中来电内容的非结构化文本数据也没有经过系统的分析，难以根据客户的历史来电信息对客户的未来投诉实现事前预测。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，该方法可以在用户来电时，准确地判别用户的投诉倾向程度，为设计策略库和采取不同的安抚和引导策略提供参考，可以减少客户投诉风险，树立电力公司的良好社会形象。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，包括下述步骤：
步骤1，从数据库管理系统获取用户信息，包括用户档案信息和客服工单信息，并据此建立用户历史来电情况表；
步骤1.1，确定获取用户信息的时间窗；
步骤1.2，确定预判周期及用于预判的特征数据集；
步骤1.3，确定预判群体范围；
步骤1.4，确定所需的原数据字段，所述原数据字段包括用户编号、业务类别代码、工单来源代码、来电内容、接通时间和挂机时间；
步骤2，将用户历史来电情况表输入分析计算平台并进行数据预处理，得到模型数据集；
步骤2.1，根据原数据字段构造所需变量；
步骤2.2，数据质量检查；
步骤2.3，数据清洗，所述数据清洗包括异常值处理和缺失值处理，并输出数据质量良好的历史来电情况表；
步骤2.4，训练集计算；
步骤2.5，数据变换，将连续型变量转换为离散型数据；
步骤3，制定越级分类规则对全量训练集的用户进行投诉倾向判断；
所述越级分类规则为：
其中TYPE为用户类别，为1时表示越级投诉群体，为0时表示非越级投诉群体；
步骤4，基于历史来电数据，根据越级分类规则对用户进行类别区分，将用户分为越级投诉倾向群体和非越级投诉倾向群体两大类，其中，越级投诉倾向群体为12398、12345历史来电行为客户群体；非越级投诉群体为历史来电行为特征未通过12398和12345来电的群体；
步骤5，针对所述越级投诉倾向群体，在下一个预判周期内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉数据集；
步骤5.1，根据客服工单信息表中工单来源代码，判断用户来电历史途径是否为12398或12345；
SUM(CASE WHEN GDLYDM＝'06'THEN 1ELSE 0END)
SUM(CASE WHEN GDLYDM IN('07','08','13')THEN 1ELSE 0END)
其中“GDLYDM”表示“工单来源代码”，“06”表示12398来电；“07”、“08”、“13”均表示12345来电；
步骤6，制定文本分类规则对所述步骤5中获得的非越级投诉数据集进行投诉倾向判断；
步骤7，运用文本分类进行识别、匹配，识别来电内容包含特殊字眼的用户群体；
步骤7.1，剔除非文字信息；
步骤7.2，剔除停用词；
步骤7.3，文本切分词；
步骤7.4，构建情感词典；
步骤7.5，词匹配，根据构建的情感词典，使用词语文本匹配的方法找出来电内容包含特殊字眼的客户群体；
步骤8，针对来电内容包含特殊字眼群体，则该类群体在下一个预判周期内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集；
步骤9，根据所述步骤8中获得的非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集，制定决策树分类规则，对非越级投诉、历史工单无特殊字眼的用户进行投诉倾向判断；
步骤10，进行特征选择，在特征选择后的训练集上执行决策树算法，确定投诉倾向预测模型，输出投诉风险标签；
步骤10.1，所述特征选择可分为业务类别特征、电话拨打行为特征、回访特征和回复特征四大维度；
所述业务类别特征，是指用户历史不同业务办理类型的来电情况，包括故障报修次数、咨询次数、举报次数、建议次数、意见次数和投诉次数六个类型；
所述电话拨打行为特征，是指用户历史来电的拨打行为，主要为来电拨打时长；
所述回访特征，是指用户来电后工单处理情况回访结果，包括回访不满意次数和是否存在回访投诉两个类型；
所述回复特征，是指用户对于工单处理的回复结果，主要为客户回复满意度；客户回复满意度能够反应客户本次电话事件的问题解决程度，直接关系到客户投诉倾向的程度，客户回复满意度主要包括回复不满意次数、回复满意次数和回复非常满意次数；
步骤10.2，构造决策树，对各特征值的取值范围作定义；
利用ID3算法构造决策树，选择公式进行给定样本所需的期望信息计算；
其中，I为给定样本的期望值，S是s个数据样本的集合，即S指的是一个数据集合，其中包含s个数据样本，假定类标号属性具有m个不同值，定义m个不同类Ci(i＝1,2,3,…,m)，设Si是类Ci的样本数，Pi是任意样本属于Ci的概率，一般可用Si，s来估计；
根据以下公式计算熵值：
其中，E(A)为各个特征的熵值，Sij是子集Sj中类Ci的样本数；
最后计算各个特征的信息增益，由期望信息和熵值可以得到相应的信息增益值；对于在分支上将获得的信息增益可以由以下公式得到：
Gain(A)＝I(S1,S2,…,Sm)-E(A)，
其中，Gain(A)为各个特征的信息增益；
步骤10.3，基于上述计算得出各个特征的信息增益，最终确定特征包括拨打时长、回访不满意次数、投诉次数和是否存在回访投诉，进而得出决策树；
步骤10.4，提取分类规则，得出投诉风险标签。
本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：
本发明可以在用户来电时，准确地判别用户的投诉倾向程度，为设计策略库和采取不同的安抚和引导策略提供参考，充分利用从结构化数据提取的客户诉求信息，同时对工单中来电内容的非结构化文本数据经过系统的分析，根据客户的历史来电信息对客户的未来投诉实现事前预测，可以减少客户投诉风险，树立电力公司的良好社会形象。
附图说明
图1为本发明的判断投诉风险流程图；
图2为本发明的文本分类流程图；
图3为本发明的决策树状图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1～3所示，一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，包括下述步骤：
步骤1，从数据库管理系统获取用户信息，包括用户档案信息和客服工单信息，并据此建立用户历史来电情况表；
所述步骤1中获取用户数据的步骤进一步包括：
步骤1.1，确定获取用户信息的时间窗；时间窗口为近12个月，即2016年9月至2017年9月，其中2017年9月的数据为已知类别标识数据，构造训练数据集目标变量，2016年9月至2017年8月的数据为已知行为特征数据，构造训练数据集的特征变量；
步骤1.2，确定预判周期及用于预判的特征数据集；预判周期为1个月，即2017年10月，构造用于预判的特征数据集的时间窗口为12个月，即2016年10月至2017年9月；
步骤1.3，确定预判群体范围；预判群体为广东电网全量用户；
步骤1.4，确定所需的表中的字段；其中，所需原数据字段包括：用户编号、业务类别代码、工单来源代码、来电内容、接通时间、挂机时间；
步骤2，将用户历史来电情况表输入分析计算平台并进行数据预处理，得到模型数据集；数据总样本量为15044，其中投诉样本数为1686，非投诉样本数为13358；
所述步骤2中进行数据预处理的方法进一步包括：
步骤2.1，根据原始字段构造所需变量，变量如下表所示：
步骤2.2，数据质量检查；检查历史来电情况表；
步骤2.3，数据清洗；包括异常值处理和缺失值处理，输出数据质量良好的历史来电情况表；
步骤2.4，训练集计算；根据步骤2.1的规则消除时间序列属性从而获得所述变量的具体数据值；
步骤2.5，数据变换；将连续型变量转换为离散型数据；
步骤3，制定越级分类规则对全量训练集的用户进行投诉倾向判断；
越级分类规则为：
其中TYPE为用户类别，为1时表示越级投诉群体，为0时表示非越级投诉群体。
步骤4，基于2017年9月的历史来电数据，根据越级分类规则对用户进行类别区分，将用户分为越级投诉倾向群体和非越级投诉倾向群体两大类；
其中，越级投诉倾向群体为12398、12345历史来电行为客户群体；非越级投诉群体为历史来电行为特征未通过12398和12345来电的群体；
步骤5，针对越级投诉倾向群体(12398、12345历史来电客户群体)，该类群体在下一个预判周期(下一个月，即2017年10月)内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉数据集；
所述步骤5中的方法进一步包括：
步骤5.1，根据客服工单信息表中工单来源代码，判断用户来电历史途径是否为12398或12345；
SUM(CASE WHEN GDLYDM＝'06'THEN 1ELSE 0END)
SUM(CASE WHEN GDLYDM IN('07','08','13')THEN 1ELSE 0END)
其中“GDLYDM”表示“工单来源代码”，“06”表示12398来电；“07”、“08”、“13”均表示12345来电；
步骤6，制定文本分类规则对步骤5中获得的非越级投诉数据集进行投诉倾向判断；
步骤7，运用文本分类进行识别、匹配，识别来电内容包含特殊字眼的用户群体；
如图2所示，所述步骤7中的方法进一步包括：
步骤7.1，剔除非文字信息；工单数据的来电内容中含有大量的非文字信息，这些信息不仅不能在后续的分析研究中得到应用，还会对研究过程造成一定的干扰，所以文本处理的第一步就是剔除这些无用信息，包括半角格式和全角格式的数字，标点符号以及其他可能的信息；经过剔除非文字信息，原始投诉内容中数字、空格、标点符号等等非文字信息被剔除，只剩下文字信息；
客户投诉内容如下表所示：
客户投诉内容剔除非文字信息如下表所示：
步骤7.2，剔除停用词；与非文本信息相同，停用词也会对文本分析造成一定程度的干扰，所以在删除完非文本信息之后第二步将进行停用词的处理；选取停用词的方法很多，由于文本处理己经相当成熟，有很多比较全的停用词表，包括：“其、该、于、中、有、会、但、却、……”等；停用词被删除，剩下的文本虽然在人的理解方面变得不通顺，但是在计算机处理上更加清晰简单；
客户投诉内容剔除停用词如下表所示：
步骤7.3，文本切分词；基于中科院ICTCLAS分析系统的分词展示，当客户来电内容进行以上的初步处理之后，需要进行下一步的文本切分词，中科院的ICTCLAS分词系统是中科院研究出来基于语料库的统计分词方法进行分词的一种分词工具，且在目前为止文本分词应用很广、效果很好的工具，而且在常用的分词软件中可以直接调用此系统，所以本发明将选取ICTCLAS分词工具嵌入R软件中实现分词，所述R软件为运用R语言进行数据分析的软件，R软件将文本分词后，使用空格表示隔开，没有被空格隔开的被系统识别为一个字符串组合，即一个词语；
分词结果如下表所示：
步骤7.4，构建情感词典；词频统计进而构建情感词典，是文本分析必须过程，因为词语是文本的核心，文本情感的载体；对2017年9月的投诉工单来电内容的部分统计结果如下表所示：
不满 1781
投诉 1614
经常 365
赔偿 300
情绪 294
激动 259
频繁 242
意见 230
曝光 136
媒体 116
急需 27
法律 14
律师 7
推脱 4
... ...
步骤7.5，词匹配；根据构建的情感词典，使用词语文本匹配的方法找出来电内容包含特殊字眼的客户群体；
步骤8，针对来电内容包含特殊字眼群体，则该类群体在下一个预判周期(下一个月，即2017年10月)内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集；
步骤9，根据步骤8中获得的非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集，制定决策树分类规则，对非越级投诉、历史工单无特殊字眼的用户进行投诉倾向判断；
步骤10，进行特征选择，在特征选择后的训练集上执行决策树算法，确定投诉倾向预测模型，输出投诉风险标签；
所述步骤10中的方法进一步包括：
步骤10.1，考虑投诉产生原因，特征选择可分为：业务类别特征、电话拨打行为特征、回访特征和回复特征四大维度；
业务类别特征，是指用户历史不同业务办理类型的来电情况，包括故障报修次数、咨询次数、举报次数、建议次数、意见次数、投诉次数六个类型；
电话拨打行为特征，是指用户历史来电的拨打行为，主要为来电拨打时长；
回访特征，是指用户来电后工单处理情况回访结果，包括回访不满意次数和是否存在回访投诉两个类型；
回复特征，是指用户对于工单处理的回复结果，主要为客户回复满意度；客户回复满意度(即客户对客服的评价)能够反应客户本次电话事件的问题解决程度，直接关系到客户投诉倾向的程度，客户满意度主要包括回复不满意次数、回复满意次数和回复非常满意次数，
步骤10.2，构造决策树，对各特征值的取值范围作定义，如下表所示：
变量名 离散处理 区间说明
故障报修次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
咨询次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
举报次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
建议次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
意见次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
投诉次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
拨打时长 0，1，2 0代表1分钟以下，1代表1-2分钟，2代表2分钟以上
回访不满意次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
是否存在回访投诉 0，1 0代表无回访投诉，1代表有回访投诉
回复不满意次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
回复满意次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
回复非常满意次数 0，1，2 0代表1次，1代表2次，2代表2次以上
利用ID3算法构造决策树，选择公式进行给定样本所需的期望信息计算；
其中，I为给定样本的期望值，S是s个数据样本的集合，即S指的是一个数据集合，其中包含s个数据样本，假定类标号属性具有m个不同值，定义m个不同类Ci(i＝1,2,3,…,m)，设Si是类Ci的样本数，Pi是任意样本属于Ci的概率，一般可用Si，s来估计；
根据以下公式计算熵值：
其中，E(A)为各个特征的熵值，Sij是子集Sj中类Ci的样本数；
最后计算各个特征的信息增益，由期望信息和熵值可以得到相应的信息增益值；对于在分支上将获得的信息增益可以由以下公式得到：
Gain(A)＝I(S1,S2,…,Sm)-E(A)，
其中，Gain(A)为各个特征的信息增益；
步骤10.3，基于上述计算得出各个特征的信息增益，最终确定特征包括拨打时长、回访不满意次数、投诉次数和是否存在回访投诉，进而得出如图3所示的决策树；
步骤10.4，提取分类规则，得出投诉风险标签；
最终综合以上步骤，得到关于投诉风险的预测结果如下表所示：
本发明可以在用户来电时，准确地判别用户的投诉倾向程度，为设计策略库和采取不同的安抚和引导策略提供参考，充分利用从结构化数据提取的客户诉求信息，同时对工单中来电内容的非结构化文本数据经过系统的分析，根据客户的历史来电信息对客户的未来投诉实现事前预测，可以减少客户投诉风险，树立电力公司的良好社会形象。
上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1，从数据库管理系统获取用户信息，包括用户档案信息和客服工单信息，并据此建立用户历史来电情况表；
步骤1.1，确定获取用户信息的时间窗；
步骤1.2，确定预判周期及用于预判的特征数据集；
步骤1.3，确定预判群体范围；
步骤1.4，确定所需的原数据字段，所述原数据字段包括用户编号、业务类别代码、工单来源代码、来电内容、接通时间和挂机时间；
步骤2，将用户历史来电情况表输入分析计算平台并进行数据预处理，得到模型数据集；
步骤2.1，根据原数据字段构造所需变量；
步骤2.2，数据质量检查；
步骤2.3，数据清洗，所述数据清洗包括异常值处理和缺失值处理，并输出数据质量良好的历史来电情况表；
步骤2.4，训练集计算；
步骤2.5，数据变换，将连续型变量转换为离散型数据；
步骤3，制定越级分类规则对全量训练集的用户进行投诉倾向判断；
所述越级分类规则为：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>T</mi> <mi>Y</mi> <mi>P</mi> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mn>12398</mn> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mn>12345</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>T</mi> <mi>Y</mi> <mi>P</mi> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mi> </mi> <mi>n</mi> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mn>12398</mn> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> <mi> </mi> <mi>n</mi> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mn>12345</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
其中TYPE为用户类别，为1时表示越级投诉群体，为0时表示非越级投诉群体；
步骤4，基于历史来电数据，根据越级分类规则对用户进行类别区分，将用户分为越级投诉倾向群体和非越级投诉倾向群体两大类，其中，越级投诉倾向群体为12398、12345历史来电行为客户群体；非越级投诉群体为历史来电行为特征未通过12398和12345来电的群体；
步骤5，针对所述越级投诉倾向群体，在下一个预判周期内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉数据集；
步骤5.1，根据客服工单信息表中工单来源代码，判断用户来电历史途径是否为12398或12345；
SUM(CASE WHEN GDLYDM＝'06'THEN 1 ELSE 0 END)
SUM(CASE WHEN GDLYDM IN('07','08','13')THEN 1 ELSE 0 END)
其中“GDLYDM”表示“工单来源代码”，“06”表示12398来电；“07”、“08”、“13”均表示12345来电；
步骤6，制定文本分类规则对所述步骤5中获得的非越级投诉数据集进行投诉倾向判断；
步骤7，运用文本分类进行识别、匹配，识别来电内容包含特殊字眼的用户群体；
步骤7.1，剔除非文字信息；
步骤7.2，剔除停用词；
步骤7.3，文本切分词；
步骤7.4，构建情感词典；
步骤7.5，词匹配，根据构建的情感词典，使用词语文本匹配的方法找出来电内容包含特殊字眼的客户群体；
步骤8，针对来电内容包含特殊字眼群体，则该类群体在下一个预判周期内的类别标记为“投诉高倾向”，同时得到非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集；
步骤9，根据所述步骤8中获得的非越级投诉、历史工单无特殊字眼的数据集，制定决策树分类规则，对非越级投诉、历史工单无特殊字眼的用户进行投诉倾向判断；
步骤10，进行特征选择，在特征选择后的训练集上执行决策树算法，确定投诉倾向预测模型，输出投诉风险标签；
步骤10.1，所述特征选择可分为业务类别特征、电话拨打行为特征、回访特征和回复特征四大维度；
所述业务类别特征，是指用户历史不同业务办理类型的来电情况，包括故障报修次数、咨询次数、举报次数、建议次数、意见次数和投诉次数六个类型；
所述电话拨打行为特征，是指用户历史来电的拨打行为，主要为来电拨打时长；
所述回访特征，是指用户来电后工单处理情况回访结果，包括回访不满意次数和是否存在回访投诉两个类型；
所述回复特征，是指用户对于工单处理的回复结果，主要为客户回复满意度；客户回复满意度能够反应客户本次电话事件的问题解决程度，直接关系到客户投诉倾向的程度，客户回复满意度主要包括回复不满意次数、回复满意次数和回复非常满意次数；
步骤10.2，构造决策树，对各特征值的取值范围作定义；
利用ID3算法构造决策树，选择公式进行给定样本所需的期望信息计算；
<mrow> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>S</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>S</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <msub> <mi>S</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>log</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> </mrow>
其中，I为给定样本的期望值，S是s个数据样本的集合，即S指的是一个数据集合，其中包含s个数据样本，假定类标号属性具有m个不同值，定义m个不同类Ci(i＝1,2,3,…,m)，设Si是类Ci的样本数，Pi是任意样本属于Ci的概率，一般可用Si，s来估计；
根据以下公式计算熵值：
<mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>v</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mi>S</mi> </mfrac> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>S</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>S</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>S</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
其中，E(A)为各个特征的熵值，Sij是子集Sj中类Ci的样本数；
最后计算各个特征的信息增益，由期望信息和熵值可以得到相应的信息增益值；对于在分支上将获得的信息增益可以由以下公式得到：
Gain(A)＝I(S1,S2,…,Sm)-E(A)，
其中，Gain(A)为各个特征的信息增益；
步骤10.3，基于上述计算得出各个特征的信息增益，最终确定特征包括拨打时长、回访不满意次数、投诉次数和是否存在回访投诉，进而得出决策树；
步骤10.4，提取分类规则，得出投诉风险标签。
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