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基于聚类分析算法的野呼用户识别模型研究
文献摘要：
针对近年来由野呼引起的用户投诉数量不断上涨,严重影响运营商品牌形象等问题,本文提出一种基于聚类分析的野呼用户识别新算法.该算法对运营商数据重新进行编码及预处理,基于K-means算法对训练样本进行无监督建模,把样本自动分为两类,找到两类的分界线,即为野呼用户筛选规则阈值.最终把该模型实施于智能管理平台,通过对多个月野呼投诉率统计,野呼投诉工单占比下降5.5个百分点,大大提升了客户满意度,维护运营商形象,降低运营成本.
文献关键词：
野呼;K-均值聚类;规则阈值
中图分类号：
作者姓名：
刘晓燕;王升元;王仕英;王波;白卓永
作者机构：
中国移动通信集团内蒙古有限公司,呼和浩特 010010
文献出处：
引用格式：
[1]刘晓燕;王升元;王仕英;王波;白卓永-.基于聚类分析算法的野呼用户识别模型研究)[J].电信工程技术与标准化,2022(09):18-21
A类：
野呼,规则阈值
B类：
聚类分析算法,用户识别,识别模型,运营商,品牌形象,新算法,商数,means,训练样本,无监督,分界线,即为,智能管理平台,投诉率,工单,百分点,客户满意度,维护运营,降低运营成本,均值聚类
AB值：
0.299705
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