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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明提出一种考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统，以用户的业务行为留存的信息为线索，利用粒度空间对时间维度进行处理，构建基于人事时框架的供电质量投诉预警模型，便于供电企业对用户的投诉倾向分析以及投诉风险预警，精确地定位供电质量投诉高风险人群，当特定人群来电时，对客服人员进行预警，提醒其调整服务策略，优化话术，减少投诉风险。能够准确识别供电质量投诉风险人群，在对应供电质量投诉事件发生时，及时安排短信及电话安抚，为客户的精准服务和主动服务提供了技术支撑，为电力运营和改善用户体验提供保障。

主权项：1.一种考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统，其特征在于，基于计算机系统，包括：数据提取模块、人事时投诉因子生成模块、以及投诉风险计算和投诉倾向分析模块；所述数据提取模块用于从数据库中，采集用户的基础信息、供电质量投诉行为、供电质量投诉敏感度，以及影响客户投诉行为的停电事件信息并以电话号码作为不同用户的标识，从营销管理系统和客户全方位平台中客户信息表和停电事件信息表中，提取不同用户信息，包括电话号码及其所匹配的用户编号；所述人事时投诉因子生成模块通过建立多时间粒子的粒度空间，对投诉事件时间序列进行拆解，综合考虑停电事件影响范围及其时间，计算得到潜在投诉风险时间因子；基于用户历史投诉供电质量次数，提取投诉供电质量事件因子；基于用户用电类别及投诉敏感度，提取潜在投诉风险个体因子；所述投诉风险计算和投诉倾向分析模块用于叠加上述三个因子，并以电话号码作为用户标识，计算用户供电质量投诉风险值，表征用户供电质量投诉倾向；所述人事时投诉因子生成模块包括潜在投诉风险时间因子构建子模块、投诉供电质量事件因子构建子模块和潜在投诉风险个体因子构建子模块；所述潜在投诉风险时间因子构建子模块的工作过程包括以下步骤：步骤A1：原始投诉事件提取将某段时间内所有的供电质量投诉工单记录，以投诉时间:字段从小到大排序，构成投诉事件的时间序列；步骤A2：构建投诉事件信息粒统计供电质量投诉事件在每一个时间粒度下发生的概率，形成形如{时间-事件类型-投诉概率}描述形式的信息粒，包括：步骤A21：时间粒度划分与时间序列拆解设提取到时间跨度为T的时间序列X，选取n个时间粒度，建立粒度空间G＝{G0，G1，……，Gn}，各粒度对应的时间宽度记为w0，w1，…，wn；对任何一个Gi，将投诉事件时间序列划分成pi＝[Twi]个时间窗口，记为Ti,0，Ti,1，…，Ti,pi；其中，[Twi]表示不超过Twi的最大整数；步骤A22：事件信息粒描述基于时间粒度Gi，统计Gi下每一个时间窗口中的供电质量投诉事件类型及数量总数，得到各事件类型在不同时间窗口下发生的概率，记作p；步骤A3：当前时刻粒度划分与投诉事件概率计算将新的时间t0按照n个时间维度，依次拆解得到该时间所处的n个时间粒度窗口；按照时间粒度，从小到大依次累积归算步骤A22中相应粒度窗口的事件信息粒概率值，得到当前时刻发生各个投诉类型的综合概率P；步骤A4：考虑计划停电时间线考虑计划停电事件影响范围及停复电时间，得到加权潜在投诉风险时间因子Ai，Ai＝a*P，其中a为加权因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州大学 考虑人事时多要素的供电质量投诉预警系统