【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71573071)
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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
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