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基于改进的Random Subspace 的客户投诉分类方法
被引量：
3
1
作者
杨颖
王珺
王刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第13期230-235,共6页
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Ve...
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。
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关键词
客户投诉分类
Random
Subspace方法
支持向量机
证据推理规则
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题名
基于改进的Random Subspace 的客户投诉分类方法
被引量：
3
1
作者
杨颖
王珺
王刚
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第13期230-235,共6页
基金
国家自然科学基金(No.71573071)。
文摘
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。
关键词
客户投诉分类
Random
Subspace方法
支持向量机
证据推理规则
Keywords
customer complaint classification
Random Subspace
Support Vector Machine(SVM)
evidential reasoning rule
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的Random Subspace 的客户投诉分类方法
杨颖
王珺
王刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
3
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