基于二次排序Top-N算法的呼叫中心文本识别方法

本文以通信行业呼叫中心通话录音、投诉文本等数据信息处理的难点为课题,探索非结构化数据语义识别的方法,提出并实践“基于二次排序的Top-N语义分析算法”,解决了文本完整性、文本转译差错、业务术语与自然语言差异、区域表达差异、多诉求和业务新增等问题,通过3次检测和2次排序筛选精确识别客户需求,60秒以下录音文本识别准确率达到93.67%,有效提升了呼叫中心客户交互数据分析的效率。

基于机器学习的5G精准营销模型

随着5G商用牌照的正式发放,移动通信行业的竞争日趋白热化,如何在激烈的市场竞争环境中保持优势地位是摆在各运营商面前的难题[1]。因此,以云南移动客户为主要研究对象,以5G套餐的目标客户识别为研究目标,提出了基于统计、机器学习等数据挖掘技术的5G套餐目标客户精准营销模型,并对其在生产运营中的具体应用提出了相应的对策,以期助力通信行业利用数据挖掘技术实现精确智能营销。