专利名称：一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法
技术领域：
本发明涉及一种呼叫中心技术，特别涉及一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法。
背景技术：
协同过滤的概念是由Coldberg、Nieols、Oki以及Terry在1992年首次提出的，应用于Tapestry系统，其基本思想是通过对用户的显式输入或隐式输入的历史数据收集并统计计算，预测与此用户兴趣相似的用户，并将其相似用户感兴趣的项目推荐给此用户。目前，主要的协同过滤推荐算法有两类基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法。协同过滤是基于这样的假设为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。协同过滤推荐的一般步骤是交易数据库一测量用户间相似性一寻找相似用户一计算商品的购买可能性一根据购买可能性推荐商品。随着呼叫中心系统规模的日益扩大而导致的数据严重稀疏等问题，影响了话务系统路由推荐的质量和效率 ，从而影响了整个系统的服务水平。在此领域内，相关研究人员将统计分析、机器学习、协同过滤等技术不断结合，产生了基于语义信息、用户聚类等的协同过滤算法。
发明内容
为了克服现有呼叫模式话务峰涌时的效率低下问题，提高呼叫中心正常状态下的运营效率，改善话务峰涌时的系统紧张状态。本发明的目的是提供一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，该方法通过对客户与话务员聚类，生成评分矩阵，进行协同推荐，提高路由推荐效率。当出现话务峰涌时，将客户推荐到使得该类型客户获得较为满意的服务且耗时较少的话务员类型，从而降低客户整体在系统中的停留时间，缓解话务峰涌，改善用户体验。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的
一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，其特征在于该方法在话务峰涌出现时，根据用户的分类为其分配合适的话务员，在保证服务质量的前提下，缩短服务时间，提高服务效率；具体步骤如下
I)基于语义信息的客户与话务人员分类；呼叫中心处理器记录每次用户对话务服务的满意度，同时记录用户从接入到服务完成整个过程的等待时长，并将满意度与时长进行加强评价，得到此次服务的满意度；2)通过对用户和话务员的语义信息分类，降低评价矩阵的维度；呼叫中心处理器对客户与话务人员进行聚类，并记录以往客户对话务员的服务评价，生成评价矩阵并储存在存储器内；
3)发生话务峰涌时，对于接入的用户利用协同过滤方法，根据存储器内的信息，基于评价矩阵预测其对现有话务员的满意度，并选择其满意度最高的接线员为其服务。本发明在现有IVR转人工流程中，首先对接入用户对话务员的服务满意度(包括服务质量与等待时间)进行预测，并根据预测结果，为该接入用户选择其最可能满意的话务员，从而优化语音路由，并减少用户排队等待时间，从而缓解话务峰涌。本发明首先通过记录每次用户对话务服务的满意度，同时记录用户从接入到服务完成整个过程的等待时长，并将满意度与时长进行加强评价，得到此次服务的满意度。通过对用户和话务员的语义信息分类，降低评分矩阵的维度。具体而言，分类主要根据以下内容实现用户的年龄、性别、住址、客户类型等；话务员主要根据其工龄、熟悉的业务领域、以及历史服务记录等。当发生话务峰涌时，对于接入的用户利用协同过滤方法，基于评价矩阵预测其对现有话务员的满意度，并选择其满意度最高的接线员为其服务。通过本发明，能够动态调整等待时长与用户满意度在用户对服务评价中的比例，从而实现对用户的个性化服务。对于性格比较急躁的用户，由于其等待时长对满意度影响较大，因此将为其分配等待时间最短的队列，而对于比较有耐心的用户，则可以为其分配等待时间较长，但服务态度等方面更好的顾客。本发明通过对客户与话务员聚类，生成评分矩阵，进行协同推荐，提高路由推荐效率。当出现话务峰涌时，将客户推荐到使得该类型客户获得较为满意的服务且耗时较少的话务员类型，从而降低客 户整体在系统中的停留时间，缓解话务峰涌，改善用户体验。
具体实施例方式一种本发明所述的基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，该方法在话务峰涌出现时，根据用户的分类为其分配合适的话务员，在保证服务质量的前提下，缩短服务时间，提高服务效率；具体步骤如下
基于语义信息的客户与话务人员分类；呼叫中心处理器记录每次用户对话务服务的满意度，同时记录用户从接入到服务完成整个过程的等待时长，并将满意度与时长进行加强评价，得到此次服务的满意度；
通过对用户和话务员的语义信息分类，降低评价矩阵的维度；呼叫中心处理器对客户与话务人员进行聚类，并记录以往客户对话务员的服务评价，生成评价矩阵并储存在存储器内；评价矩阵的生成是基于系统所述的客户和话务员的语义信息，包括年龄、性别、个性、服务需求、服务特点，通过聚类分析，将客户与话务员分为有限的类型，减少协同推荐中评分矩阵的尺寸，提高路由推荐效率。所述评价矩阵，作为客户请求路由推荐的基础，将话务员每次服务耗时长度参数作为关键评价指标，提高话务峰涌出现时路由推荐的有效性。发生话务峰涌时，对于接入的用户利用协同过滤方法，根据存储器内的信息，基于评价矩阵预测其对现有话务员的满意度，并选择其满意度最高的接线员为其服务。将客户推荐到使得该类型客户获得较为满意的服务且耗时较少的话务员类型，从而降低客户整体在系统中的停留时间，缓解话务峰涌，改善用户体验。
具体步骤如下
1，构造用户对客服人员的评价矩阵，该矩阵包含m*n个元素，其中m为用户数，η为接线员数目，矩阵中的元素raj表示第a个用户对第j个接线员的评价。该评价由服务质量与服务长度两个部分组成，其权重各占50%。(该权重可根据具体需求进行调整，在话务峰涌中，应该增大服务时长所占比例)
2，计算每个用户对以往评价过的接线员的平均打分
权利要求
1.一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，其特征在于该方法在话务峰涌出现时，根据用户的分类为其分配合适的话务员，在保证服务质量的前提下，缩短服务时间，提高服务效率；具体步骤如下 基于语义信息的客户与话务人员分类；呼叫中心处理器记录每次用户对话务服务的满意度，同时记录用户从接入到服务完成整个过程的等待时长，并将满意度与时长进行加强评价，得到此次服务的满意度； 通过对用户和话务员的语义信息分类，降低评价矩阵的维度；呼叫中心处理器对客户与话务人员进行聚类，并记录以往客户对话务员的服务评价，生成评价矩阵并储存在存储器内； 发生话务峰涌时，对于接入的用户利用协同过滤方法，根据存储器内的信息，基于评价矩阵预测其对现有话务员的满意度，并选择其满意度最高的接线员为其服务。
2.根据权利要求1所述的协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，其特征在于评价矩阵的生成是基于系统所述的客户和话务员的语义信息，包括年龄、性别、个性、服务需求、服务特点，通过聚类分析，将客户与话务员分为有限的类型，减少协同推荐中评分矩阵的尺寸，提闻路由推荐效率。
3.根据权利要求1所述的协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，其特征在于所述评价矩阵，作为客户请求路由推荐的基础，将话务员每次服务耗时长度参数作为关键评价指标，提高话务峰涌出现时路由推荐的有效性。
4.根据权利要求1所述的协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，其特征在于基于系统中的评价矩阵，当出现话务峰涌时，将客户推荐到使得该类型客户获得较为满意的服务且耗时较少的话务员类型，从而降低客户整体在系统中的停留时间，缓解话务峰涌，改善用户体验。
全文摘要
本发明公开了一种基于协同过滤的话务峰涌呼叫优化方法，该方法基于语义信息的客户与话务人员分类；呼叫中心处理器记录每次用户对话务服务的满意度，同时记录用户从接入到服务完成整个过程的等待时长，并将满意度与时长进行加强评价，得到此次服务的满意度；通过对用户和话务员的语义信息分类，降低评价矩阵的维度；发生话务峰涌时，对于接入的用户利用协同过滤方法，根据存储器内的信息，基于评价矩阵预测其对现有话务员的满意度，并选择其满意度最高的接线员为其服务，从而降低客户整体在系统中的停留时间，缓解话务峰涌，改善用户体验。
文档编号H04M3/51GK103067623SQ20131003339
公开日2013年4月24日 申请日期2013年1月29日 优先权日2013年1月29日
发明者张寒, 孙恕坚, 周红林 申请人:江苏电力信息技术有限公司, 江苏省电力公司, 国家电网公司