CN111385108A - 业务处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
业务处理方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111385108A CN111385108A CN201811614450.4A CN201811614450A CN111385108A CN 111385108 A CN111385108 A CN 111385108A CN 201811614450 A CN201811614450 A CN 201811614450A CN 111385108 A CN111385108 A CN 111385108A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- geographic area
- target geographic
- determining
- service
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 10
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims abstract description 64
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 230000008909 emotion recognition Effects 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 11
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/50—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
- H04L41/5061—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements characterised by the interaction between service providers and their network customers, e.g. customer relationship management
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种业务处理方法、装置、设备及介质。其方法包括：确定至少一个目标地理区域；周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值；在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。通过本发明实施例的技术方案，可以实现通过技术手段自动确定诸如投诉业务的处理优先级。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种业务处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着LTE(Long Term Evolution，长期演进)网络运营的发展，当前4G客户已占主导地位，通信服务运营由“以网络建设为中心”逐步转向“以用户感知为中心”，而移动互联网业务的爆炸式发展，用户的使用场景、使用频率和常用业务均发生了较大改变，用户投诉量大、投诉类型多是当前用户投诉的典型特征，如何合理有效响应4G客户投诉、实现“以用户感知为中心”的目标已成为当前的难题。
由于投诉处理资源的有限的，因此无法满足所有投诉客户的诉求。因此，就需要确定不同用户投诉的重要程度及处理优先级，集中资源处理优先级较高的用户投诉，从而实现投诉处理资源的合理分配。
如上所述，“以用户感知为中心”的用户投诉处理最大的问题是用户投诉处理优先级的评估问题。因此，亟需采用技术手段客观确定用户投诉的处理优先级。
发明内容
本发明实施例提供了一种业务处理方法、装置、设备及存储介质，可以实现通过技术手段自动确定业务(例如投诉业务)处理优先级。
第一方面，本发明实施例提供了一种业务处理方法，方法包括：
确定至少一个目标地理区域；
周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值；
在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
第二方面，本发明实施例提供了一种业务处理装置，装置包括：
地理区域确定模块，用于确定至少一个目标地理区域；
参数值确定模块，用于周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值值；
优先级确定模块，用于在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
本发明实施例提供的业务处理方法、装置、设备及介质，通过软件方式自动确定目标地理区域及各个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值，进而根据这些参数自动确定各个目标地理区域的业务处理优先级。其中，话务密度值反映了目标地理区域内的通信业务的数量，通信业务的数量越多，表明这一地区的用户密集程度越高，基于上述“以用户感知为中心”的目标，该目标地理区域越为重要；而业务对象情绪指数值反映了该地区投诉用户的情绪，如果情绪越差，本着“以用户感知为中心”的目标，约需要优先处理。因此，本发明实施例通过技术手段确定每个目标地理区域内的上述两个指标值，进而确定业务处理优先级，其实现方式较之人工经验评估更为客观。而自动确定业务处理优先级的处理效率也高于人工处理，满足了用户投诉及时处理的要求。另外，由于用户具有流动性，因此同一目标地理区域内的上述两个指标值不是一场不变的，本发明实施例周期性地确定这两个指标值并评估业务处理优先级，可准确、及时地反映目标地理区域当前的实际情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明一些实施例提供的业务处理方法流程图；
图2示出了根据本发明另一些实施例提供的业务处理方法流程图；
图3示出了根据本发明一个实施例提供的有权有向图；
图4a示出了根据本发明一个实施例提供的百万用户重复投诉量对比示意图；
图4b示出了根据本发明一个实施例提供的投诉处理满意度示意图；
图4c示出了根据本发明一个实施例提供的基础通信投诉量示意图；
图5示出了根据本发明一个实施例提供的业务处理装置示意图；
图6示出了根据本发明一个实施例提供的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本发明实施例提供的业务处理方法如图1所示，可以包括如下操作：
步骤101、确定至少一个目标地理区域。
本发明实施例中，目标地理区域是待处理的业务对应的区域。
该步骤中，确定目标地理区域具体是指确定目标地理区域的区域范围，该区域范围可以通过地理坐标信息表示，也可以通过其覆盖范围内的小区标识表示。
步骤102、周期性地确定上述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值。
本发明实施例不对周期的时长进行具体限定。在实际应用中，可以根据需要配置，例如每周、每天、每月为周期。
本发明实施例中，业务对象是指待处理的业务对应的对象。以投诉业务为例，业务对象是指发起投诉的用户。
步骤103、在每个时间周期内，分别根据上述每个目标地理区域内各自的话务密度值和业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
本发明实施例中，业务处理优先级的表达方式有多种，例如可以通过数值表达业务处理优先级，也可以通过“A”、“B”、“C”等字符表达业务处理优先级。
可选的，在确定了各个目标地理区域的业务处理优先级后，可以输出各个目标地理区域的业务处理优先级(例如，按照优先级顺序生成业务处理优先级列表，输出该列表)；也可以输出按优先级降序确定的部分目标地理区域的业务处理优先级；还可以根据业务处理优先级、按照预定的规则选择目标地理区域，基于选择的目标地理区域生成业务处理任务输出。
其中，输出可以是指输出给显示屏，也可以是指输出给其他设备。
本发明实施例提供的业务处理方法，通过软件方式自动确定目标地理区域及各个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值，进而根据这些参数自动确定各个目标地理区域的业务处理优先级。其中，话务密度值反映了目标地理区域内的通信业务的数量，通信业务的数量越多，表明这一地区的用户密集程度越高，基于上述“以用户感知为中心”的目标，该目标地理区域越为重要；而业务对象情绪指数值反映了该地区投诉用户的情绪，如果情绪越差，本着“以用户感知为中心”的目标，约需要优先处理。因此，本发明实施例通过技术手段确定每个目标地理区域内的上述两个指标值，进而确定业务处理优先级，其实现方式较之人工经验评估更为客观。而自动确定业务处理优先级的处理效率也高于人工处理，满足了用户投诉及时处理的要求。另外，由于用户具有流动性，因此同一目标地理区域内的上述两个指标值不是一场不变的，本发明实施例周期性地确定这两个指标值并评估业务处理优先级，可准确、及时地反映目标地理区域当前的实际情况。
本发明实施例中，为了使工作人员对话务密度有直观印象，还可以在每个时间周期内，根据每个目标地理区域内的话务密度值生成话务密度地图。
可选的，将生成的话务密度地图输出。
例如，将各个目标地理区域内的话务密度值转换为可视化参数，在包括各个目标地理区域的电子地图中添加对应的可视化参数并输出。
其中，可视化参数可以但不仅限于是色彩参数，即将话务密度值映射为色彩值。
无论是否生成话务密度地图，本发明实施例中，上述步骤101的实现方式有多种。一种实现方式中，按照行政区域和/或商业区域确定目标地理区域，例如，某住宅小区即为一个目标地理区域。另一种实现方式中，根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
本发明实施例不对业务对象的地理位置信息的定义及获取方式进行限定。例如，业务对象的地理位置信息可以是地理坐标信息，也可以是指业务对象所在小区的小区标识信息。无论是地理坐标信息还是小区标识信息，优选地，将业务对象对应的业务产生所在地的地理位置信息作为确定目标地理区域的地理位置信息。以投诉业务为例，可以将产生投诉时用户(即业务对象)所在位置的地理坐标信息作为上述地理位置信息，也可以将产生投诉时用户所在小区的小区标识信息作为上述地理位置信息。
其中，根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域的实现方式也有多种。
一种实现方式中，分别基于每个业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。即每获取一个业务对象的地理位置信息，即按照预定的规则为其确定一个目标地理区域，例如，以该地理位置信息为中心，直径为M的地理区域。应当指出的是，在此基础上，若有业务对象的地理位置距离较近，其目标地理区域重合部分较多，这种情况下，可以进行目标地理区域的合并。合并的一种实现方式是判断两个业务对象的地理位置的距离，若距离小于设定的阈值，则将这两个业务对象的地理位置信息对应的目标地理区域合并；合并的另一种实现方式是判断两个目标地理区域的重合面积，若重合面积满足预定的条件(例如面积大于设定的阈值，或者重合面积占在这两个目标地理区域中的占比均超过设定的阈值)则将这两个目标地理区域合并。
另一种实现方式中，根据业务对象的地理位置信息对业务对象进行分组，分别基于每组业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
其中，分组的方式有多种，优选地，可以通过聚类实现分组。
本发明实施例中，无论采用哪种方式确定目标地理区域，目标地理区域的确定也可以是周期性的。其周期可以与上述步骤102和步骤103的周期相同，也可以不同，本发明实施例对此不做限定。
在上述任意方法实施例中，确定各个目标地理区域内的话务密度值的实现方式可以是：分别确定每个目标地理区域内的小区；获取各个目标地理区域内的小区的业务量参数；分别根据每目标地理区域内各自的小区的业务量参数确定每个目标地理区域内的话务密度值。
其中，确定每个目标地理区域内的小区，具体可以是指获取每个目标地理区域内的小区的小区标识信息。相应的，获取每个目标地理区域内的小区的业务量参数，具体可以是指利用每个目标地理区域内的各个小区的小区标识信息，查找并获取其对应的业务量参数。
其中，上述业务量参数至少包括以下一种：无线资源利用率，话务量，数据流量，用户终端量，通信链路量。
其中，无限资源利用率是指小区的无限资源利用率；
话务量是指本时间周期内各小区的话务量；
数据流量是指本时间周期内各小区的数据流量，可以是指上行数据流量与下行数据流量之和，也可以是指下行数据流量或上行数据流量；
用户终端量可以是指本时间周期内各小区的用户终端量；
通信链路量可以是指本时间周期内各小区的通信链路量。
本发明实施例中，可以通过与各个小区的通信接口从各个小区获取上述参数，也可以通过与核心网设备(例如运营商服务器、数据库服务器等)的通信接口获取上述参数。
在上述任意方法实施例中，上述确定每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值的实现方式可以是：获取每个目标地理区域中的各个业务对象的业务数据；利用情绪识别算法分别对每个目标地理区域内各自的各个业务对象的业务数据进行处理，得到每个目标地理区域内的各个业务对象的情绪指数值；根据每个目标地理区域内各自的各个业务对象的情绪指数值确定每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值。
下面结合具体应用场景，对本发明实施例提供的方法进行详细说明。
运营商的投诉处理终端采集用户投诉信息，并将用户投诉信息形成投诉工单，该投诉工单可以但不仅限于文本格式，投诉工单中包括用户的地理位置信息，投诉内容信息(即上述业务数据)，小区标识信息等。
其中，用户的地理位置信息可以是咨询投诉用户获取的，投诉内容信息是咨询投诉用户获取的，小区标识信息可以是识别用户的通信链路的信息获取的，也可以是根据预存的地理位置信息和小区标识信息的对应关系获取的。
应当指出的是，如果用户通过拨打电话的方式投诉，上述投诉工单还可以是音频格式的文件。
本实施例提供一种结合话务密度与用户情绪综合判断投诉处理优先级的方法，能够对用户投诉处理的紧急程度做出判断，对于合理优化投诉处理资源，提升高价值用户的用户感知具有优越的应用价值。
本实施例中，按照预定的时间周期获取投诉工单，根据获取的投诉工单中的各个用户的地理位置信息确定至少一个投诉区域(即目标地理区域)。相应的，确定各个投诉工单的处理优先级的方法流程图如图2所示，包括：
步骤S10：基于话务统计，生成话务密度地图，评估投诉区域价值。
首先，获得投诉区域内基站小区列表。具体的，可以预先保存基站小区的标识信息与地理位置信息的关联关系，遍历该关联关系查找投诉区域覆盖范围内的地理位置信息对应的基站小区的标识信息，形成基站小区列表；
进而通过OMC(Operation and Maintenance Center，操作维护中心)获取投诉区域内各个基站小区的话务数据(即上述业务量参数)，主要包括LTE小区无线资源利用率。
根据获取的话务数据计算各个投诉区域的话务密度值，以话务密度值评估投诉区域价值，并生成话务密度地图。
其中，计算话务密度值的实现方式有多种。例如，可以基于核密度估计算法计算得到。具体请参见如下公式(1)：
其中，
表示投诉区域x的话务密度值，x1，x2，x3......xn代表投诉区域内的每个小区无线资源利用率样本点，K(·)表示核函数，用于核密度估计，核函数有多种，本实施例采用高斯核函数(Gaussiankernel)，表达式如以下公式(2)：
h代表窗口宽度，也即搜索半径，用于控制平滑幅度，大小由以下过程确定：
计算输入点x1，x2，x3......xn的平均中心；
计算与所有点的(加权)平均中心之间的距离；
计算这些距离的(加权)中值Dm；
计算(加权)标准距离SD；
使用以下公式(3)计算搜索半径，即h
步骤S20：通过分析用户描述字段获得用户投诉情绪指数。
具体的，从投诉工单中提取用户投诉描述文本(即投诉内容信息)。即对用户投诉工单中进行数据清洗，获取用户问题描述字段，典型的用户描述字段如下表1所示。
表1
对用户描述字段进行分句处理。本实施例中，以标点符号为分割点对用户描述内容进行分句。
例如，对于任一个被分句的文本，确定其中包含的标点符号(如。！？/|等)。根据该标点符号将被分句的文本进行拆分，得到具体列表。
以上述第1条用户问题描述字段信息为例，切分句子后的结果为表2所示：
表2
| 编号 | 分词编号 | 用户描述 |
| 1 | 1.1 | 用户来电反映手机数据信号时好时坏 |
| 1 | 1.2 | 要求我处记录反馈 |
| 1 | 1.3 | 请后台协助处理 |
| 1 | 1.4 | 谢谢 |
提取用户描述关键字，该步骤是为了找出对评估用户情绪最有用的用户描述字段，本实施例采用如下模型对用户描述关键字进行提取。
本实施例采用的模型为一个有向有权图G＝(V，E)，由点集合V和边集合E组成，E是V×V的子集，以图3为例：
点集合V＝{A，B，C，D}
边集合E＝{AC，AD，BA，CA，CD，DA，DB}
图3中任两点Vi，Vj之间边的权重为wji，用来表示两个节点之间的边连接有不同的重要程度。对于一个给定的点Vi，In(Vi)为指向该点的点集合，Out(Vi)为点Vi指向的点集合。点Vi的得分定义如下公式(4)：
基于上述模型进行提取关键字的过程主要包括以下几个步骤：
1)、把给定的文本T按照完整句子进行分割，即T＝[s1，s2，...，Sm]
2)、对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词。
3)、构建候选关键词图G＝(V，E)G，其中V为节点集，由(2)生成的候选关键词组成，然后采用共现关系(co-occurrence)构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为k的窗口中共现，k表示窗口大小，即最多共现k个单词。
4)、根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。
5)、对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。
6)、由5)得到最重要的T个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。
构建用户情感词典：获得用户描述的关键字后，要对用户的关键字进行情感映射，即判定用户所描述的关键字是积极还是消极，是主观还是乐观，这一步依靠情感字典实现。
情感字典构建如下：
负面评价词语：信号不好、网络故障、不稳定、断线、断断续续、一个多月…
负面情感词语：不认可、强烈要求、着急、尽快处理、升级投诉…
用户情绪评估：基于以上构建的模型和用户情感词典，进行用户情绪评估的具体方案为：
获取用户描述关键字序列，该序列可以以excel表的形式存储。
对于任一个用户描述关键字(如i)，
(a)、提取用户描述第i个关键字并转换为字符串text；
具体的提取方式详见上述描述，此处不再赘述。
(b)、根据字符串text以及S24构建的用户情感词典，计算关键字情绪指数＝SnowNLP(text)
(c)、将关键字情绪指数之和确定为用户描述情绪值
以上述第1条用户问题描述字段信息为例，情绪评估后的结果如下表3所示。其中第1条用户描述字段情绪指数为1.1～1.4字段的加权情绪值，即1.1～1.4句子的平均值0.43。
表3
| 编号 | 分句编号 | 用户描述分句结果 | 情绪指数 |
| 1 | 1.1 | 用户来电反映手机数据信号时好时坏 | 0.79 |
| 1 | 1.2 | 要求我处记录反馈 | 0.65 |
| 1 | 1.3 | 请后台协助处理 | 0.23 |
| 1 | 1.4 | 谢谢 | 0.07 |
| 1 | 加权情绪值 | - | 0.43 |
第1～10条用户描述字段情绪指数评估值如下表4所示。
表4
可以看出第1、4、6条用户投诉描述情绪指数较高，与主观感受一致。
步骤S30：用户投诉处理优先级进行动态评估。
具体实现方式如下：
话务密度与用户情绪值预处理，通过步骤S10、S20分别获得用户投诉区域的话务密度与用户情绪值，记作x,y，采用Min-Max normalization方法进行标准化，得到话务密度标准值X，用户情绪标准值Y。以话务密度标准值X为例，计算公式为：
用户投诉处理优先级评估：
基于话务密度标准值X，用户情绪标准值Y进行用户投诉处理优先级评估，投诉处理优先级由P表示，数值越高表示优先级越高，需要优先对该区域进行处理，其评估公式为：
P＝X·Y (6)
用户投诉处理优先级评估结果如下表5所示。
表5
| 区域编号 | 话务密度标准值X | 用户情绪标准值Y | 处理优先级P | 优先级排名 |
| 1 | 0.42 | 0.80 | 0.34 | 4 |
| 2 | 0.20 | 0.03 | 0.01 | 10 |
| 3 | 0.31 | 0.30 | 0.09 | 8 |
| 4 | 0.64 | 0.43 | 0.27 | 5 |
| 5 | 0.87 | 0.14 | 0.12 | 6 |
| 6 | 0.58 | 0.61 | 0.35 | 3 |
| 7 | 0.26 | 0.22 | 0.06 | 9 |
| 8 | 0.65 | 0.67 | 0.44 | 2 |
| 9 | 0.99 | 0.47 | 0.47 | 1 |
| 10 | 0.52 | 0.20 | 0.10 | 7 |
其中编号为9的区域，话务密度标准值为0.99，用户情绪标准值为0.47，处理优先级为0.47，优先级排名第1。
综上，本发明实施例提供方法实现了在LTE网络运营中，客观评估用户价值，并且能够对用户投诉处理的紧急程度做出优先级判断。本实施例提供的方法能够客观量化用户价值，并且能够结合用户投诉处理的紧急程度做出判断的投诉优先级评估，从而实现投诉处理资源的合理分配。
2018年4月，将结合话务密度与用户情绪综合判断投诉处理优先级的方法推广应用到某省投诉处理中，实现用户投诉处理优先级快速有效的评估，集中资源优先处理高价值、情况严重的用户投诉，从而实现投诉处理资源的合理分配，获得更高的经济效益。
如图4a～4c所示，推广后全省投诉处理满意度由46.7％提升到73.2％,百万用户重复投诉量由72件降低到41件，用户投诉量由84902件降低到45039件。用户投诉分析处理效率提升，各地市减少中级分析人员2名，省会城市减少中级分析人员10名。以每人6万/年计算，每年为公司节约人工成本约300万。
本发明实施例提供的方法实施部署不需要改变网络结构，只需要通过增加简单的软件来实现用户价值和情绪的评估，实现成本低，适合部署。
本发明实施例提供的方法解决了云无线接入网络架构下LTE网络的能效测算，既可以评估网络整体能效，即每焦耳消耗下流量效率，又可以了解网络子单元每焦耳消耗下比特流量效率的大小。
基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种业务处理装置，如图5所示，所述装置包括：
地理区域确定模块501，用于确定至少一个目标地理区域；
参数值确定模块502，用于周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值；
优先级确定模块503，用于在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
本发明实施例提供的业务处理装置，通过软件方式自动确定目标地理区域及各个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值，进而根据这些参数自动确定各个目标地理区域的业务处理优先级。其中，话务密度值反映了目标地理区域内的通信业务的数量，通信业务的数量越多，表明这一地区的用户密集程度越高，基于上述“以用户感知为中心”的目标，该目标地理区域越为重要；而业务对象情绪指数值反映了该地区投诉用户的情绪，如果情绪越差，本着“以用户感知为中心”的目标，约需要优先处理。因此，本发明实施例通过技术手段确定每个目标地理区域内的上述两个指标值，进而确定业务处理优先级，其实现方式较之人工经验评估更为客观。而自动确定业务处理优先级的处理效率也高于人工处理，满足了用户投诉及时处理的要求。另外，由于用户具有流动性，因此同一目标地理区域内的上述两个指标值不是一场不变的，本发明实施例周期性地确定这两个指标值并评估业务处理优先级，可准确、及时地反映目标地理区域当前的实际情况。
为了使工作人员对话务密度有直观印象，本发明实施例提供的装置还可以包括话务密度地图生成模块，用于在每个时间周期内，根据每个目标地理区域内的话务密度值生成话务密度地图。
无论是否生成话务密度地图，本发明实施例中，上述地理区域确定模块501的具体实现方式有多种。一种实现方式中，按照行政区域和/或商业区域确定目标地理区域，例如，某住宅小区即为一个目标地理区域。另一种实现方式中，根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
本发明实施例不对业务对象的地理位置信息的定义及获取方式进行限定。例如，业务对象的地理位置信息可以是地理坐标信息，也可以是指业务对象所在小区的小区标识信息。无论是地理坐标信息还是小区标识信息，优选地，将业务对象对应的业务产生所在地的地理位置信息作为确定目标地理区域的地理位置信息。以投诉业务为例，可以将产生投诉时用户(即业务对象)所在位置的地理坐标信息作为上述地理位置信息，也可以将产生投诉时用户所在小区的小区标识信息作为上述地理位置信息。
其中，根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域的实现方式也有多种。
一种实现方式中，分别基于每个业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。即每获取一个业务对象的地理位置信息，即按照预定的规则为其确定一个目标地理区域，例如，以该地理位置信息为中心，直径为M的地理区域。应当指出的是，在此基础上，若有业务对象的地理位置距离较近，其目标地理区域重合部分较多，这种情况下，可以进行目标地理区域的合并。合并的一种实现方式是判断两个业务对象的地理位置的距离，若距离小于设定的阈值，则将这两个业务对象的地理位置信息对应的目标地理区域合并；合并的另一种实现方式是判断两个目标地理区域的重合面积，若重合面积满足预定的条件(例如面积大于设定的阈值，或者重合面积占在这两个目标地理区域中的占比均超过设定的阈值)则将这两个目标地理区域合并。
另一种实现方式中，根据业务对象的地理位置信息对业务对象进行分组，分别基于每组业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
其中，分组的方式有多种，优选地，可以通过聚类实现分组。
在上述任意装置实施例的基础上，参数值确定模块确定各个目标地理区域内的话务密度值的实现方式可以是：分别确定每个目标地理区域内的小区；获取每个目标地理区域内的小区的业务量参数；分别根据每个目标地理区域内各自的小区的业务量参数确定每个目标地理区域内的话务密度值。
其中，上述业务量参数至少包括以下一种：无线资源利用率，话务量，数据流量，用户终端量，通信链路量。
其中，无限资源利用率是指小区的无限资源利用率；
话务量是指本时间周期内各小区的话务量；
数据流量是指本时间周期内各小区的数据流量，可以是指上行数据流量与下行数据流量之和，也可以是指下行数据流量或上行数据流量；
用户终端量可以是指本时间周期内各小区的用户终端量；
通信链路量可以是指本时间周期内各小区的通信链路量。
上述任意装置实施例中，参数值确定模块确定每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值的实现方式可以是：获取每个目标地理区域内的各个业务对象的业务数据；利用情绪识别算法分别对每个目标地理区域内各自的各个业务对象的业务数据进行处理，得到每个目标地理区域内的各个业务对象的情绪指数值；根据每个目标地理区域内各自的各个业务对象的情绪指数值确定每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值。
另外，结合图1述的本发明实施例的业务处理方法可以由计算机设备来实现。图6示出了本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。
计算机设备可以包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。
具体地，上述处理器601可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器602可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器602可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器602是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器602包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种业务处理方法。
在一个示例中，计算机设备还可包括通信接口603和总线610。其中，如图6所示，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。
通信接口603，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线610包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的业务处理方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种业务处理方法。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种业务处理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定至少一个目标地理区域；
周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值；
在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
在每个时间周期内，根据所述每个目标地理区域内的话务密度值生成话务密度地图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定至少一个目标地理区域，包括：
根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域，包括：
分别基于每个业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域；或者，
根据业务对象的地理位置信息对业务对象进行分组，分别基于每组业务对象的地理位置信息确定至少一个目标地理区域。
5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值，包括：
分别确定所述每个目标地理区域内的小区；
获取所述每个目标地理区域内的小区的业务量参数；
分别根据所述每个目标地理区域内各自的小区的业务量参数确定每个目标地理区域内的话务密度值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述业务量参数至少包括以下一种：
无线资源利用率，话务量，数据流量，用户终端量，通信链路量。
7.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值，包括：
获取所述每个目标地理区域中的各个业务对象的业务数据；
利用情绪识别算法分别对所述每个目标地理区域内各自的所述各个业务对象的业务数据进行处理，得到每个目标地理区域内的各个业务对象的情绪指数值；
根据所述每个目标地理区域内各自的各个业务对象的情绪指数值确定每个目标地理区域内的业务对象情绪指数值。
8.一种业务处理装置，其特征在于，所述装置包括：
地理区域确定模块，用于确定至少一个目标地理区域；
参数值确定模块，用于周期性地确定所述至少一个目标地理区域中的每个目标地理区域内的话务密度值和业务对象情绪指数值；
优先级确定模块，用于在每个时间周期内，分别根据所述每个目标地理区域内各自的所述话务密度值和所述业务对象情绪指数值确定每个目标地理区域的业务处理优先级。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811614450.4A CN111385108A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 业务处理方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811614450.4A CN111385108A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 业务处理方法、装置、设备及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111385108A true CN111385108A (zh) | 2020-07-07 |
Family
ID=71218028
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811614450.4A Pending CN111385108A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 业务处理方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111385108A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112149978A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 订单分配的方法、装置、电子设备、存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101686488A (zh) * | 2008-09-24 | 2010-03-31 | 中国移动通信集团安徽有限公司 | 业务处理方法、处理系统和工单处理装置 |
| CN105491085A (zh) * | 2014-09-16 | 2016-04-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种在线请求排队方法及装置 |
| CN106022676A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 华南理工大学 | 一种对物流客户的投诉意愿评级的方法及装置 |
-
2018
- 2018-12-27 CN CN201811614450.4A patent/CN111385108A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101686488A (zh) * | 2008-09-24 | 2010-03-31 | 中国移动通信集团安徽有限公司 | 业务处理方法、处理系统和工单处理装置 |
| CN105491085A (zh) * | 2014-09-16 | 2016-04-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种在线请求排队方法及装置 |
| CN106022676A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 华南理工大学 | 一种对物流客户的投诉意愿评级的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陆荣祥等: "本地网光缆分等级维护管理研究及应用", 《广东通信技术》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112149978A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 订单分配的方法、装置、电子设备、存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Dahal et al. | Topic modeling and sentiment analysis of global climate change tweets | |
| US11853704B2 (en) | Classification model training method, classification method, device, and medium | |
| CN103336766B (zh) | 短文本垃圾识别以及建模方法和装置 | |
| KR101605430B1 (ko) | 문답 데이터베이스 구축 시스템 및 방법, 그리고 이를 이용한 검색 시스템 및 방법 | |
| CN108154425B (zh) | 一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法 | |
| CN102819597B (zh) | 网页分类方法及设备 | |
| CN108416375B (zh) | 工单分类方法及装置 | |
| CN107896153B (zh) | 一种基于移动用户上网行为的流量套餐推荐方法及装置 | |
| CN106897290B (zh) | 一种建立关键词模型的方法及装置 | |
| US20230237055A1 (en) | Method and system for analytic based connections among user types in an online platform | |
| CN109086355B (zh) | 基于新闻主题词的热点关联关系分析方法及系统 | |
| CN103324745A (zh) | 基于贝叶斯模型的文本垃圾识别方法和系统 | |
| CN107436916B (zh) | 智能提示答案的方法及装置 | |
| CN104750760A (zh) | 一种推荐应用软件的实现方法及装置 | |
| CN105787662A (zh) | 基于属性的移动应用软件性能预测方法 | |
| CN105512300B (zh) | 信息过滤方法及系统 | |
| CN113033909A (zh) | 携转用户分析方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| CN111385108A (zh) | 业务处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN111930949A (zh) | 搜索串处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN110674288A (zh) | 一种应用于网络安全领域的用户画像方法 | |
| KR20130103249A (ko) | 컨텍스트 정보를 이용한 다중 문장으로부터의 감정 분류 방법 | |
| CN111882224A (zh) | 对消费场景进行分类的方法和装置 | |
| Qi et al. | Geo-tagging quality-of-experience self-reporting on twitter to mobile network outage events | |
| CN111340380A (zh) | 客户资源分配方法、装置以及存储介质 | |
| CN110569504A (zh) | 一种关系词确定方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200707 |