构化的数据形式而做的准备工作。通过进全能型供电所的落地实施,提高台区经理末端服务能力和客户服务体验感知,实现事前精准预测,事中辅助决策,事后主题分析和可视化展示,有效提升电力营销服务精细化管理水平和精准营销能力。目标函数根据研究的对象不同可进行自行定义项目背景当前电力服务渠道主要是实体营业厅供电服务热线和其它线上渠道为主,其中客户通过服务热线反映各类意见服务申请咨询等占比最大。据统计,年月份,鄞州区工单约万件,对这部分数据价值挖掘不充分,基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原稿,以标注为投诉工单的数据作为正样本,建立机器学习模型,预测未标注为投诉工单的样本集中存在潜在投诉倾向的工单数量及程度。预期目标通过样本数据集,对比机器学习模型对于投诉工单的捕获率,验证模型的有效性。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原,的质量,可以得到更好地信息提取结果。本方案是种基于文本挖掘的工单潜在投诉倾向预测的方法,通过对历史工单的文本数据进行分析挖掘,在理解专业业务知识的基础上,整理专业词敏感词词库,对工单文本进行分词处理,然后将分词文本转化为词向量。最终。效果评估指标效果评估是个重要步骤,评估指标的有效性将直接影响实验测试结果的可信度。摘要本文基于文本挖掘技术,简要介绍文本预处理模型构建的方法和过程,并以客户通过供电服务中心发生投诉行为的工单为实例,建立工单定分类效果的优劣,见表表评价指标说明工单文本挖掘实证分析分词统计本研究以浙江省宁波市年月年月所有工单为数据基础,从工单受理内容出发进行挖掘分析,工单记录数共计条,其中投诉工单条,占比。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原稿。潜在投诉风险预测的模型,实现对工单文本潜在投诉风险的识别,提前预知工单用户是否会发生投诉行为,为后续的针对性营销服务活动提供理论和数据的支撑。关键词文本挖掘工单文本潜在投诉风险文本预处理确定潜在投诉风险在模型通过模型捕获工单中更多未人工标注的潜在投诉倾向记录。文本预处理文本预料通常是非结构化的,为了便于计算机处理需对文本数据进行预处理。文本预处理是为把非结构化的文本数据形式表示成结构化的数据形式而做的准备工作。通过精度,在追求高精度的同时易造成模型复杂度提升,造成回归树的生长出现过拟合。本方案是种基于文本挖掘的工单潜在投诉倾向预测的方法,通过对历史工单的文本数据进行分析挖掘,在理解专业业务知识的基础上,整理专业词敏感词词库,对工单文本进行分词算法的改进,解决算法模型难以并行计算问题,实现对模型过拟合问题的有效控制。是种迭代的决策树算法,为便于求解目标函数,常用回归树生长过程分类产生的残差平方作为损失函数,即通过拟合残差平方构造损失函数。潜在投诉风险预测的模型,实现对工单文本潜在投诉风险的识别,提前预知工单用户是否会发生投诉行为,为后续的针对性营销服务活动提供理论和数据的支撑。关键词文本挖掘工单文本潜在投诉风险文本预处理,以标注为投诉工单的数据作为正样本,建立机器学习模型,预测未标注为投诉工单的样本集中存在潜在投诉倾向的工单数量及程度。预期目标通过样本数据集,对比机器学习模型对于投诉工单的捕获率,验证模型的有效性。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原型通过模型捕获工单中更多未人工标注的潜在投诉倾向记录。文本预处理文本预料通常是非结构化的,为了便于计算机处理需对文本数据进行预处理。文本预处理是为把非结构化的文本数据形式表示成结构化的数据形式而做的准备工作。通过预处理也可以保证数据基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原稿处理,然后将分词文本转化为词向量。最终,以标注为投诉工单的数据作为正样本,建立机器学习模型,预测未标注为投诉工单的样本集中存在潜在投诉倾向的工单数量及程度。预期目标通过样本数据集,对比机器学习模型对于投诉工单的捕获率,验证模型的有效,以标注为投诉工单的数据作为正样本,建立机器学习模型,预测未标注为投诉工单的样本集中存在潜在投诉倾向的工单数量及程度。预期目标通过样本数据集,对比机器学习模型对于投诉工单的捕获率,验证模型的有效性。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原最终结果。回归树生长过程如图左所示图左右回归树生长过程回归树求取目标函数最优解只对平方损失函数方便求得,对于其他的损失函数变得很复杂。以最小平方损失确定分裂结点的选取,仅考虑了回归树各叶节点预测估指标的有效性将直接影响实验测试结果的可信度。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原稿。文本分类中常使用的评估指标有召回率精确率。在本文研究中结合电力行业工单研究的特殊性,另定义准确率随着树的生成,损失函数不断下降回归树生长过程每个分裂节点划分时枚举所有特征值,选择使得分类最少损失函数下降最快的特征值作为划分点每棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差,拟合得到个当前的残差回归树最后,累加所有树的结果作为潜在投诉风险预测的模型,实现对工单文本潜在投诉风险的识别,提前预知工单用户是否会发生投诉行为,为后续的针对性营销服务活动提供理论和数据的支撑。关键词文本挖掘工单文本潜在投诉风险文本预处理。权重的计算方法中使用最广泛的是⁃法,即式中为关键词在文本的权重为关键词在文本中出现的次数为总文本数为出现关键词的总文本数关于模型的建立算法原理于年由陈天奇提出,是在的基础上对的质量,可以得到更好地信息提取结果。本方案是种基于文本挖掘的工单潜在投诉倾向预测的方法,通过对历史工单的文本数据进行分析挖掘,在理解专业业务知识的基础上,整理专业词敏感词词库,对工单文本进行分词处理,然后将分词文本转化为词向量。最终过预处理也可以保证数据的质量,可以得到更好地信息提取结果。文本分类中常使用的评估指标有召回率精确率。在本文研究中结合电力行业工单研究的特殊性,另定义准确率和遗漏率判和遗漏率判定分类效果的优劣,见表表评价指标说明工单文本挖掘实证分析分词统计本研究以浙江省宁波市年月年月所有工单为数据基础,从工单受理内容出发进行挖掘分析,工单记录数共计条,其中投诉工单条,占比。确定潜在投诉风险在模基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原稿,以标注为投诉工单的数据作为正样本,建立机器学习模型,预测未标注为投诉工单的样本集中存在潜在投诉倾向的工单数量及程度。预期目标通过样本数据集,对比机器学习模型对于投诉工单的捕获率,验证模型的有效性。基于文本挖掘的潜在投诉工单预测原具体可分为针对连续型研究变量,目标函数为线性回归针对分类型研究变量,目标函数可为逻辑回归针对计数型研究变量,目标函数为泊松回归。效果评估指标效果评估是个重要步骤,评的质量,可以得到更好地信息提取结果。本方案是种基于文本挖掘的工单潜在投诉倾向预测的方法,通过对历史工单的文本数据进行分析挖掘,在理解专业业务知识的基础上,整理专业词敏感词词库,对工单文本进行分词处理,然后将分词文本转化为词向量。最终工单的分析多数仍停留在事后和人工层面,数据分析维度和方法相对单,关联分析不足,下派工单的文本信息和客户真实需求存在信息不对称,导致实际业务问题没有得到真正解决,潜在客户需求无法次性解决。在以客户为中心的现代营销服务体系下,为更好得推,潜在投诉风险预测的模型,实现对工单文本潜在投诉风险的识别,提前预知工单用户是否会发生投诉行为,为后续的针对性营销服务活动提供理论和数据的支撑。关键词文本挖掘工单文本潜在投诉风险文本预处理目标函数根据研究的对象不同可进行自行定义,具体可分为针对连续型研究变量,目标函数为线性回归针对分类型研究变量,目标函数可为逻辑回归针对计数型研究变量,目标函数为泊松回归项目背景当前电力服务渠道主要是实体营业厅供电服务热线和其它线上渠道为主,其中客户通过服务热线反映各类意见服务申请咨询等占比最大。据统计,年月份,鄞州区工单约万件,对这部分数据价值挖掘不充分,过预处理也可以保证数据的质量,可以得到更好地信息提取结果。文本分类中常使用的评估指标有召回率精确率。在本文研究中结合电力行业工单研究的特殊性,另定义准确率和遗漏率判