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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本发明提供一种用户投诉预警方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标用户的唯一标识信息；根据所述唯一标识信息，从预设的用户数据库中获取目标用户对应的用户数据；对所述用户数据进行预处理；根据预处理后的用户数据，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率；判断所述最终投诉概率是否大于预设阈值，若是，则发送报警通。本发明可以实现自动、高效的投诉预警。

主权项：1.一种用户投诉预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取目标用户的唯一标识信息；根据所述唯一标识信息，从预设的用户数据库中获取目标用户对应的用户数据，所述用户数据包括目标用户在预定时间段内对应的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征，还包括目标用户当前对应的时间特征、地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征；对所述用户数据进行预处理；根据预处理后的用户数据，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率；判断所述最终投诉概率是否大于预设阈值，若是，则发送报警通知；所述根据预处理后的目标用户特征，预测目标用户当前投诉的最终投诉概率的步骤包括：将目标用户在预定时间段内对应的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征输入预先训练得到的所有业务阶段对应的基础投诉概率模型进行处理，得到所述目标用户在各业务阶段投诉的基础投诉概率；将目标用户当前对应的时间特征、地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征输入预先训练得到的当前阶段对应的初始投诉概率模型进行处理，得到所述目标用户当前投诉的初始投诉概率；将所述基础投诉概率与所述初始投诉概率进行加权求和运算，得到所述目标用户当前投诉的最终投诉概率；所述基础投诉概率模型为混合逻辑回归模型，所述混合逻辑回归模型的表达式如式（1）： （1）其中，表示分类函数，表示拟合函数，x表示第一训练样本中的样本特征，为分类函数中x的权值，为拟合函数中x的权值，表示在给定样本特征x下，事件y发生的概率，y表示训练用户发生投诉的事件，用于确保模型符合概率函数的定义，m表示超参数分片，取m=3；所述初始投诉概率模型采用GBDT模型与LR模型结合的形式；所述基础投诉概率模型的训练步骤如下：获取第一训练样本集，该第一训练样本集包含若干第一训练样本以及各第一训练样本对应的投诉信息，其中，各第一训练样本分别包含各训练用户历年的个人特征、车辆特征和全阶段车险业务特征；根据所述第一训练样本集训练得到所述基础投诉概率模型；当前阶段对应的所述初始投诉概率模型的训练步骤如下：获取第二训练样本集，该第二训练样本集包含若干第二训练样本以及各第二训练样本对应的投诉信息，其中，各第二训练样本分别包含各训练用户历年的投诉时间特征、投诉地理特征、个人特征、车辆特征和当前阶段车险业务特征；根据所述第二训练样本集训练当前阶段对应的所述初始投诉概率模型。

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百度查询： 中国平安财产保险股份有限公司 用户投诉预警方法、装置、计算机设备及存储介质