一种基于自训练学习的用户口碑预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202011612586.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112749841A | 公开（公告）日 | 2021-05-04 |
| 申请公布号 | CN112749841A | 申请公布日 | 2021-05-04 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/32;G06K9/62;G06F16/33 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵龙;周源;刘霞 | 申请（专利权）人 | 科大国创云网科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥昊晟德专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王林 |
| 地址 | 230088 安徽省合肥市高新区文曲路355号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于自训练学习的用户口碑预测方法及系统，属于网络运营商技术领域，包括以下步骤：S1：确定影响因子及原始数据；S2：进行数据预处理及特征工程操作并得到两类数据；S3：训练模型；S4：无标签用户口碑预测；S5：模型更新优化。本发明仅使用少量的问卷数据，并结合用户历史业务数据，构建少量有标签数据和大量无标签数据；使用基于机器学习回归算法的自训练学习方法，得到用户口碑模型，基于该模型可预知全量用户的口碑评分，将低口碑用户推送给运营部门进行运营；并将运营的真实口碑反馈给模型进行迭代优化，从而实现了对全体用户口碑实时、高效、准确的评估，为提升用户口碑具有重大价值，值得被推广使用。 |
