本發(fā)明涉及移動通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

隨著移動通信技術(shù)的快速發(fā)展，移動通信運營商為客戶提供的各種業(yè)務(wù)和應(yīng)用服務(wù)也越來越多，從2G、3G到4G，新業(yè)務(wù)的種類不斷增加，移動套餐的類型也日益復雜；同時，客戶所使用的移動通信設(shè)備從功能到設(shè)計也越來越智能?？蛻粼诟鞣N移動通信終端使用各項業(yè)務(wù)和服務(wù)時，如果遇到通話質(zhì)量不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)信號太弱或不能上網(wǎng)等問題，往往會向移動通信運營商投訴，并期望盡快獲得滿意的答復。移動通信網(wǎng)絡(luò)自身的復雜性和用戶的移動性，使得移動通信運營商面臨的客戶投訴日益增加。如何快速處理客戶投訴問題，在提高投訴處理效率的同時最大程度地提升客戶滿意度，已成為移動通信運營商面臨的主要問題。

目前移動通信運營商進行投訴處理的方法主要是以客戶為導向構(gòu)建投訴管理體系、優(yōu)化投訴處理流程、增加客服的服務(wù)渠道或者采用在線客服等?？头藛T在接到客戶投訴后，如果遇到在自身能力范圍內(nèi)能夠解決的，則迅速給出回復；如果遇到移動通信質(zhì)量問題，則將投訴工單傳遞至后臺的技術(shù)支撐部門進行具體處理和解答。技術(shù)支撐部門接到投訴工單后，由經(jīng)驗豐富的技術(shù)專家進行診斷，分析引起投訴的原因，給出相應(yīng)的處理意見，并交由相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)或維護部門進行處理，同時將處理意見以工單回復的形式反饋給客服中心。這種人工處理方式效率很低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例的一個目的在于提供一種移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)和方法，用以自動地處理移動通信客戶的投訴。

一方面，提供了一種移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)，包括：

狀態(tài)值獲取模塊，用于從移動通信客戶投訴工單中獲取投訴所針對的時間信息和地點信息，并根據(jù)獲取到的時間信息和地點信息從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)時間和地點的各個特征要素的狀態(tài)值；其中，各個特征要素用于指示相應(yīng)時間和地點的移動通信網(wǎng)絡(luò)狀況；

診斷結(jié)果生成模塊，用于確定各個特征要素中的每一個特征要素的狀態(tài)值在預設(shè)的專家知識庫中對應(yīng)的置信規(guī)則，對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出；其中，所述置信規(guī)則用于指示引起相應(yīng)故障的每一個原因所對應(yīng)的置信度。

可選的，所述診斷結(jié)果生成模塊用于對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出包括：

采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果。

可選的，所述診斷結(jié)果生成模塊，用于采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果包括：

將第i個特征要素Ai*的狀態(tài)值表示為一個分布；

計算各個置信規(guī)則被該特征要素激活的程度；

將所有被激活的規(guī)則進行合成，得到診斷結(jié)果的一個分布。

可選的，所述診斷結(jié)果生成模塊，用于輸出診斷結(jié)果包括：

將所得到的診斷結(jié)果的分布展示；

將診斷結(jié)果發(fā)送至負責處理該診斷結(jié)果的相關(guān)技術(shù)支撐部門。

可選的，所述系統(tǒng)還包括：訓練模塊，用于獲取引起投訴的實際原因；基于獲取到的實際原因以及針對該投訴所做的診斷結(jié)果對置信規(guī)則進行訓練更新。

再一方面，提供了一種移動通信客戶投訴的智能處理方法，包括：

從移動通信客戶投訴工單中獲取投訴所針對的時間信息和地點信息，并根據(jù)獲取到的時間信息和地點信息從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)時間和地點的各個特征要素的狀態(tài)值；其中，各個特征要素用于指示相應(yīng)時間和地點的移動通信網(wǎng)絡(luò)狀況；

確定各個特征要素中的每一個特征要素的狀態(tài)值在預設(shè)的專家知識庫中對應(yīng)的置信規(guī)則，對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出；其中，所述置信規(guī)則用于指示引起相應(yīng)故障的每一個原因所對應(yīng)的置信度。

可選的，所述對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出包括：

采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果。

可選的，所述采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果包括：

將第i個特征要素Ai*的狀態(tài)值表示為一個分布；

計算各個置信規(guī)則被該特征要素激活的程度；

將所有被激活的規(guī)則進行合成，得到診斷結(jié)果的一個分布。

可選的，所述輸出診斷結(jié)果包括：

將所得到的診斷結(jié)果的分布展示；

所述方法還包括：

將診斷結(jié)果發(fā)送至負責處理該診斷結(jié)果的相關(guān)技術(shù)支撐部門。

可選的，所述方法還包括：

獲取引起投訴的實際原因；

基于獲取到的實際原因以及針對該投訴所做的診斷結(jié)果對置信規(guī)則進行訓練更新。

本發(fā)明實施例提供的移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)和方法，能夠自動根據(jù)專家知識庫處理客戶投訴生成對應(yīng)的診斷結(jié)果，既能夠提高客戶投訴的處理效率，也可以降低勞動力成本。

附圖說明

通過閱讀下文實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于列舉的實施方式，而并不認為是對本發(fā)明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中：

圖1是本發(fā)明一實施例提供的一種移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明一實施例提供的一種移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)進行學習時的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明一實施例提供的一種移動通信客戶投訴的智能處理方法的流程示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明實施例提供了一種移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)，參見圖1，主要包括：狀態(tài)值獲取模塊11和診斷結(jié)果生成模塊12兩個部分，作為可選的方式，還可以包括：訓練模塊13。

其中，狀態(tài)值獲取模塊11，用于從移動通信客戶投訴工單中獲取投訴所針對的時間信息和地點信息，并根據(jù)獲取到的時間信息和地點信息從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)時間和地點的各個特征要素的狀態(tài)值；其中，各個特征要素用于指示相應(yīng)時間和地點的移動通信網(wǎng)絡(luò)狀況。

診斷結(jié)果生成模塊12，主要用于確定各個特征要素中的每一個特征要素在預設(shè)的專家知識庫中對應(yīng)的置信規(guī)則，對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出；其中，所述置信規(guī)則用于指示引起相應(yīng)故障的每一個原因所對應(yīng)的置信度。

訓練模塊13，用于獲取到引起投訴的實際原因；基于獲取到的實際原因以及針對該投訴所做的診斷結(jié)果對置信規(guī)則進行訓練更新。

本發(fā)明實施例提供的移動通信客戶投訴的智能處理系統(tǒng)能夠自動根據(jù)專家知識庫處理客戶投訴并生成對應(yīng)的診斷結(jié)果，既能夠提高客戶投訴的處理效率，也可以降低勞動力成本。并且通過設(shè)置訓練模塊，根據(jù)引起投訴的實際原因?qū)χ眯乓?guī)則進行訓練更新，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動學習和更新，持續(xù)地提高診斷的準確性。

作為一種可選的實施方式，上述的狀態(tài)值獲取模塊11，其具體可以由兩個部分構(gòu)成，參見圖1，包括關(guān)鍵信息提取模塊和特征要素獲取模塊。

其中，關(guān)鍵信息提取模塊用于從輸入的投訴工單中獲取投訴所針對的時間信息和地點信息。一般來說，投訴工單會至少包含發(fā)起投訴的客戶的電話號碼以及時間信息和地點信息，并存儲為特定的形式；關(guān)鍵信息提取模塊可以讀取這些存儲為特定形式的信息，從而得到投訴所針對的相應(yīng)的時間和地點，這些信息為獲取特征要素所需要的關(guān)鍵信息；之后特征要素獲取模塊獲取到這些關(guān)鍵信息，然后根據(jù)這些關(guān)鍵信息去訪問運營商數(shù)據(jù)庫，從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取這些關(guān)鍵信息對應(yīng)的特征要素的狀態(tài)值。

特征要素獲取模塊，主要用于根據(jù)獲取到的時間信息和地點信息從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)時間和地點的各個特征要素的狀態(tài)值。具體來說，參見圖1，特征要素獲取模塊可以調(diào)用運營商數(shù)據(jù)庫所提供的云端數(shù)據(jù)庫訪問接口去訪問運營商數(shù)據(jù)庫。

在具體實施時，云端數(shù)據(jù)庫資源中可以包括移動通信運營商已有的網(wǎng)優(yōu)檢測系統(tǒng)、基站設(shè)備系統(tǒng)、營帳系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和規(guī)劃系統(tǒng)、干擾信息庫、人群密集度動態(tài)分布信息庫等各類系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫中的信息一般會對應(yīng)于時間和地點存儲。因此，特征要素獲取模塊可以根據(jù)投訴所針對的相應(yīng)的時間和地點調(diào)用云端數(shù)據(jù)庫訪問接口從云端數(shù)據(jù)庫資源中獲取相應(yīng)的時間和地點的特征要素狀態(tài)信息，包括特征要素的狀態(tài)值，比如基站狀況、干擾、熱點、手機制式匹配情況。

作為一種可選的實施方式，參見圖1，診斷結(jié)果生成模塊12可以主要包括專家知識庫、推理機。

在具體實施時，專家知識庫可以主要包括特征要素庫和置信規(guī)則庫以及診斷結(jié)果庫。

其中特征要素庫，主要用于存儲根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜抑R識別出的容易引起移動通信客戶投訴的各個特征要素，比如可以包括如下特征要素：

擬建設(shè)區(qū)域(是/否)：用來判斷該投訴地點是否已列入網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃中；

基站狀況(良好/故障)：用來判斷該投訴地點的移動終端所使用的基站或信號放大器是否正常工作；

干擾區(qū)域(是/否)：用來判斷該投訴地點是否有信號干擾源；

干擾時段(是/否)：用來判斷該投訴時間是否有信號干擾源；

熱點區(qū)域(是/否)：用來判斷該投訴地點是否屬于人口密集分布區(qū)域，如工廠、學校等；

熱點時段(是/否)：用來判斷該投訴時間是否屬于人口密集分布時段，如上下班高峰期；

手機制式匹配(是/否)：表示該投訴手機所采用的制式與當?shù)匾苿油ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)的最佳制式是否匹配。

置信規(guī)則庫，主要通過將特征要素與診斷結(jié)果之間的因果關(guān)系用置信規(guī)則表示。一條規(guī)則表示一類知識。例如某類知識為：

如果投訴工單上的手機用戶所在地方的基站狀態(tài)良好，但是處于信號干擾區(qū)域，則判斷該投訴90％的原因是由于干擾信號引起的，10％是由于客戶自身原因造成的。該類知識在置信規(guī)則庫里可以表示為一條規(guī)則：

IF基站狀態(tài)良好AND處于信號干擾區(qū)域THEN{(干擾問題，0.9)，(客戶終端問題，0.1)}

由于以上列舉7個特征要素中每一個特征要素均有2個屬性狀態(tài)，因此相應(yīng)的置信規(guī)則庫共有2⁷＝128條規(guī)則。

推理機，用于將獲取到的特征要素的狀態(tài)值以特征要素信息的形式導入到專家知識庫后，查找每一個特征要素的狀態(tài)值在專家知識庫中對應(yīng)的規(guī)則和置信度，然后采用證據(jù)推理方法對被激活的規(guī)則進行融合，提供最終的診斷結(jié)果。采用證據(jù)推理方法對被激活的規(guī)則進行融合能夠有效的模擬技術(shù)專家的推理過程，提高診斷的準確性。

可選的，在具體實施時，證據(jù)推理算法主要步驟可以包括：

①將第i個特征要素A_i^*的狀態(tài)值表示為一個分布：其中T_k為所有特征要素的個數(shù)，J_i為第i個特征要素所具有的狀態(tài)值的總和，A_ij表示第i個特征要素的第j個狀態(tài)值，α_ij表示第i個特征要素在第j個狀態(tài)值上的可能性。

②計算規(guī)則庫中第k個規(guī)則被該特征要素激活的程度，用權(quán)重表示。

具體實施時，可以按照如下公式計算規(guī)則庫中第k個規(guī)則被該特征要素激活的權(quán)重：權(quán)重

③將所有被激活的規(guī)則進行合成，得到診斷結(jié)果的一個分布。

具體來說，可以將所有被激活的規(guī)則進行正交合成，得到診斷結(jié)果的一個分布，即y＝{(D₁,β₁),(D₂,β₂),...,(D_j,β_j),...,(D_N,β_N)}。其中，(D_j,β_j)表示診斷結(jié)果為D_j的可能性為β_j。

可選的，在具體實施時，診斷結(jié)果生成模塊12可以按照如下方式將診斷結(jié)果輸出：

步驟一：將所得到的診斷結(jié)果的分布展示；

步驟二：將診斷結(jié)果發(fā)送至負責處理該診斷結(jié)果的相關(guān)技術(shù)支撐部門。

通過這種方式，一方面能夠提高診斷結(jié)果的準確性，另一方面，也可以提高投訴處理的效率。

具體來說，在步驟一中，診斷結(jié)果生成模塊12可以以交互窗口的方式通過顯示設(shè)備將診斷結(jié)果展示出來，該交互窗口可以供用戶(比如技術(shù)專家)選擇和確認診斷結(jié)果。對于步驟二，可以預先存儲不同的診斷結(jié)果所對應(yīng)的處理部門，然后在得到診斷結(jié)果之后，將診斷結(jié)果發(fā)送至負責處理該診斷結(jié)果的部門所對應(yīng)的處理系統(tǒng)。

診斷結(jié)果庫，主要用于存儲對客戶投訴處理的各種診斷結(jié)果。以用于后續(xù)對置信規(guī)則的學習訓練。當然也可以將診斷結(jié)果導出，便于技術(shù)專家分析診斷效果。

訓練模塊13，可以基于投訴處理數(shù)據(jù)庫中的大量歷史數(shù)據(jù)對置信規(guī)則庫進行訓練，從而對置信規(guī)則庫中的參數(shù)進行優(yōu)化，如規(guī)則中的置信度和規(guī)則權(quán)重等參數(shù)。其中，投訴處理數(shù)據(jù)庫用于存儲投訴工單信息、關(guān)鍵信息、特征要素信息、診斷結(jié)果信息和客戶對于投訴處理的反饋信息等。

在具體實施時，參見圖2，訓練模塊13可以按照如下方式對置信規(guī)則進行優(yōu)化：

①將智能處理系統(tǒng)表示為P＝P(θ_k,δ_i,β_jk)，其中包含三個重要參數(shù)，θ_k為第k條規(guī)則的權(quán)重，δ_i為第i個特征要素的權(quán)重，β_jk為第k條規(guī)則中診斷結(jié)果為D_j的可能性。根據(jù)專家知識對系統(tǒng)進行初始化，確定各參數(shù)的初始值。

②從投訴處理數(shù)據(jù)庫中獲取M個輸入輸出集代表實際投訴工單上的特征要素的狀態(tài)信息，代表引起客戶投訴的實際原因。

③對于輸入數(shù)據(jù)通過本智能處理系統(tǒng)，得到的診斷結(jié)果記為：y_m＝{(D_j,β_j(m)),j＝1,...,N}。

④計算實際診斷結(jié)果和智能處理系統(tǒng)的診斷結(jié)果之間的診斷誤差ξ(P)，以ξ(P)最小化為目標函數(shù)，建立優(yōu)化模型，在滿足一定約束的情況下，獲得最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)。

s.t.0≤β_jk≤1,j＝1,...,N,k＝1,...,L

0≤θ_k≤1,k＝1,...,L

0≤δ_i≤1,i＝1,...,T。

基于相同的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明再一實施例還提供了一種移動通信客戶投訴的智能處理方法，參見圖3，該方法主要包括：

步驟S31，從移動通信客戶投訴工單中獲取投訴所針對的時間信息和地點信息，并根據(jù)獲取到的時間信息和地點信息從運營商數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)時間和地點的各個特征要素的狀態(tài)值；其中，各個特征要素用于指示相應(yīng)時間和地點的移動通信網(wǎng)絡(luò)狀況；

步驟S32，確定各個特征要素中的每一個特征要素的狀態(tài)值在預設(shè)的專家知識庫中對應(yīng)的置信規(guī)則，對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出；其中，所述置信規(guī)則用于指示引起相應(yīng)故障的每一個原因所對應(yīng)的置信度。

作為一種可選的實施方式，對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果并輸出包括：

采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果。

作為一種可選的實施方式，所述采用證據(jù)推理方法對獲取的各個置信規(guī)則進行融合，得到診斷結(jié)果包括：

將第i個特征要素A_i^*的狀態(tài)值表示為一個分布；

計算各個置信規(guī)則被該特征要素激活的程度；

將所有被激活的規(guī)則進行合成，得到診斷結(jié)果的一個分布。

作為一種可選的實施方式，所述輸出診斷結(jié)果包括：

將所得到的診斷結(jié)果的分布展示；

所述方法還包括：

將診斷結(jié)果發(fā)送至負責處理該診斷結(jié)果的相關(guān)技術(shù)支撐部門。

作為一種可選的實施方式，參見圖3，所述方法還可以包括：

步驟S33，獲取引起投訴的實際原因；基于獲取到的實際原因以及針對該投訴所做的診斷結(jié)果對置信規(guī)則進行訓練更新。

不難理解的是，上述實施例中的舉例說明只是為了便于更好地理解本發(fā)明實施例提供的方法或系統(tǒng)，并不能構(gòu)成對本發(fā)明的具體限定。且上述的各個優(yōu)選實施方式之間不會相互影響，各個優(yōu)選實施方式之間的任意組合所得到的方案均應(yīng)該落入本發(fā)明的保護范圍。

還應(yīng)當注意的是，在本發(fā)明實施方式的系統(tǒng)的各個部件中，根據(jù)其要實現(xiàn)的功能而對其中的部件進行了邏輯劃分，但是，本發(fā)明實施方式不受限于此，可以根據(jù)需要對各個部件進行重新劃分或者組合，例如，可以將一些部件組合為單個部件，或者可以將一些部件進一步分解為更多的子部件。

本發(fā)明實施方式的各個部件實施例可以以硬件實現(xiàn)，或者以在一個或者多個處理器上運行的軟件模塊實現(xiàn)，或者以它們的組合實現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當理解，可以在實踐中使用微處理器或者數(shù)字信號處理器(DSP)來實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實施方式實施例的系統(tǒng)中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明實施方式還可以實現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計算機程序和計算機程序產(chǎn)品)。這樣的實現(xiàn)本發(fā)明實施方式的程序可以存儲在計算機可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個或者多個信號的形式。這樣的信號可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號上提供，或者以任何其他形式提供。

應(yīng)該注意的是上述實施例對本發(fā)明進行說明而不是對本發(fā)明進行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計出替換實施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號之間的任何參考符號構(gòu)造成對權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個”不排除存在多個這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當編程的計算機來實現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件項來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序。可將這些單詞解釋為名稱。

以上實施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對本發(fā)明的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。