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申请/专利权人：北京北大软件工程股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置，包括获取案件的影响因素指标并计算影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；其中，影响因素指标包括多个；计算每个影响因素指标下的每个分类在影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即可得到待预测投诉案件的预测结果。本发明能够从不同维度对投诉举报案件的发生情况进行合理性的预测，进而帮助执法人员更有效的处理投诉举报案件，以及帮助相关人员及时发现投诉举报案件频发的原因，提高执法人员管理投诉举报案件的工作效率。
主权项：1.一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法，其特征在于，包括：获取案件的影响因素指标并计算所述影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；所述影响因素指标包括：案件所属行业或领域、案件发生区划、案件发生时间中的至少一种；计算每个影响因素指标下的每个分类在所述影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；其中，采用主成分分析法计算每个影响因素指标下的每个分类在所述影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过所述预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即得所述待预测的投诉案件的预测结果；其中，所述预测模型为评分函数；所述评分函数的计算方法为：通过第一权重因子确定影响因素，通过得到的影响因素确定第二权重因子，统计相关案件库中各个影响因素分类的举报案件的个数，用各个第二权重因子乘各个分类举报案件的个数，得出第一值，再用第二权重因子乘各个分类没有举报案件的个数，得出第二值，用第二值减去第一值得到差值，比较差值与阈值的大小，确定最终结果，其中阈值为预设值；所述获取案件的影响因素指标并计算所述影响因素指标对应权重，确定第一权重因子，之前还包括：获取案件信息；对所述案件信息进行处理生成结构化数据并存储至数据库；处理所述结构化数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京北大软件工程股份有限公司 基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置
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