基于集成学习的家宽客户网络满意度建模研究
在宽带中国的战略指导下,运营商通过提速降费等措施优化客户感知,而客户满意度就是衡量运营商服务质量和客户感知最重要的指标之一.介绍了家宽客户满意度的构成,并重点关注其中短板因素——网络满意度,通过比较机器学习中的不同集成学习算法,选择了随机森林算法建立家宽网络满意度预测模型,将这一用户主观打分转化为客观可控因素.通过一系列模型优化,模型准确率达到75％.进一步分析家宽客户网络满意度主要影响因素,并根据主要影响因素制定相关提升措施,切实提升客户满意度,以驱动移动公司家宽网络质量全面提升.
电信企业 用户满意度 服务质量 机器学习
胡琳欣 许鹏翔
中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司,广东汕头515000
国内会议
广州
中文
403-406
2019-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）