一种呼叫中心热点发现方法、装置和电子设备与流程

技术特征：
1.一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，包括：获取至少一个新增工单数据，所述新增工单数据是用户与呼叫中心建立联系后形成的；将所述至少一个新增工单数据进行聚类，得到至少一个新增工单簇；判断每一新增工单簇是否符合预设聚类标准，并将不符合预设聚类标准的新增工单簇进行聚类优化，直至优化结果满足预设聚类标准；确定每一符合预设聚类标准的新增工单簇对应的聚类边界信息；根据每一新增工单簇对应的聚类边界信息，确定对应的热点信息，并将每一热点信息进行反馈。2.根据权利要求1所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，所述将所述至少一个新增工单数据进行聚类，得到至少一个新增工单簇，包括：确定每一新增工单数据对应的新增工单向量；根据预设聚类关联半径和初始核心向量对所有的新增工单向量进行聚类，得到至少一个新增工单簇，所述初始核心向量为任一新增工单向量，用于表征对所有的新增工单向量进行聚类时的基准向量。3.根据权利要求2所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，所述根据预设聚类关联半径和初始核心向量对所有的新增工单向量进行聚类，包括：基于预设聚类关联半径和初始核心向量，确定所述初始核心向量对应的核心范围；根据所述初始核心向量对应的核心范围和剩余向量，确定与所述初始核心向量相关联的关联向量，并将所有的所述关联向量与所述初始核心向量进行聚类形成一个新增工单簇，所述剩余向量为所有已聚类的新增工单簇对应的至少一个新增工单向量之外的其他新增工单向量；若剩余向量的个数不为零，则根据所述剩余向量，确定下一初始核心向量，循环执行所述根据所述初始核心向量对应的核心范围和剩余向量，确定与所述初始核心向量相关联的关联向量，并将所有的所述关联向量与所述初始核心向量进行聚类形成一个新增工单簇，直至所述剩余向量的个数为零。4.根据权利要求3所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，根据任一初始核心向量对应的核心范围和剩余向量，确定与所述任一初始核心向量相关联的关联向量，并将所有的所述关联向量与所述任一初始核心向量进行聚类形成一个新增工单簇，包括：从剩余向量中确定位于新增工单簇对应的核心范围内的其他新增工单向量，所述新增工单簇对应的核心范围为每个关联向量对应的核心范围以及初始核心向量对应的核心范围组成的总范围；将符合预设标准的新增工单向量确定为与所述初始核心向量关联的关联向量，并将所述任一个其他新增工单向量与所述初始核心向量进行聚类形成一个新增工单簇；循环执行所述从剩余向量中确定位于新增工单簇对应的核心范围内的其他新增工单向量，直至满足预设条件，所述预设条件包括以下任一项：所述新增工单簇对应的核心范围内不存在其他新增工单向量；所述新增工单簇对应的核心范围内存在其他新增工单向量，且对应的其他新增工单向量均不符合所述预设标准。
5.根据权利要求1所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，所述判断每一新增工单簇是否符合预设聚类标准，并将不符合预设聚类标准的新增工单簇进行聚类优化，包括：判断每一新增工单簇对应的聚类空间范围是否符合预设聚类标准对应的标准空间范围，所述聚类空间范围为每一新增工单簇中至少一个新增工单向量确定的；若存在不符合预设聚类标准的新增工单簇，则根据所述不符合预设聚类标准的新增工单簇对应的聚类空间范围和预设聚类标准对应的标准空间范围，确定聚类异常类型；若聚类异常类型为新增工单簇对应的聚类空间范围小于所述标准空间范围，则将所述不符合预设聚类标准的新增工单簇进行合并；若聚类异常类型为新增工单簇对应的聚类空间范围大于所述标准空间范围，则将所述不符合预设聚类标准的新增工单簇进行细化。6.根据权利要求5所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，将任一不符合预设聚类标准的新增工单簇进行合并，包括：获取任一不符合预设聚类标准的新增工单簇的聚类边界信息；根据所述聚类边界信息，判断是否存在关联簇；若存在，则将所述关联簇与所述任一不符合预设聚类标准的新增工单簇进行合并。7.根据权利要求1所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，所述根据每一新增工单簇对应的聚类边界信息，确定对应的热点信息，并将每一热点信息进行反馈，包括：根据每一新增工单数据对应的聚类边界信息，从预设热点数据库中进行遍历，确定对应的热点信息；若存在未识别到对应已知热点信息的新增工单数据，则将对应的新增工单簇进行未知热点信息标记；将所有新增工单簇对应的所有热点信息进行反馈。8.根据权利要求1所述的一种呼叫中心热点发现方法，其特征在于，所述获取至少一个新增工单数据之前，还包括：获取至少一个话务数据；对每一话务数据进行数据清理，得到对应的初始新增工单数据；将每一初始新增工单数据进行分词处理，得到最终的新增工单数据。9.一种呼叫中心热点发现装置，其特征在于，包括：获取工单数据模块，用于获取至少一个新增工单数据，所述新增工单数据是用户与呼叫中心建立联系后形成的；数据聚类模块，用于将所述至少一个新增工单数据进行聚类，得到至少一个新增工单簇；聚类优化模块，用于判断每一新增工单簇是否符合预设聚类标准，并将不符合预设聚类标准的新增工单簇进行聚类优化，直至优化结果满足预设聚类标准；确定边界信息模块，用于确定每一符合预设聚类标准的新增工单簇对应的聚类边界信息；确定热点信息模块，用于根据每一新增工单簇对应的聚类边界信息，确定对应的热点信息，并将每一热点信息进行反馈。
10.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：至少一个处理器；存储器；至少一个应用程序，其中所述至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行权利要求1-8中任一项所述呼叫中心热点发现的方法。

技术总结
本申请涉及数据处理的领域，尤其是涉及一种呼叫中心热点发现方法、装置和电子设备，该方法包括：获取至少一个新增工单数据，新增工单数据是用户与呼叫中心建立联系后形成的；将至少一个新增工单数据进行聚类，得到至少一个新增工单簇；判断每一新增工单簇是否符合预设聚类标准，并将不符合预设聚类标准的新增工单簇进行聚类优化，直至优化结果满足预设聚类标准；确定每一符合预设聚类标准的新增工单簇对应的聚类边界信息；根据每一新增工单簇对应的聚类边界信息，确定对应的热点信息，并将每一热点信息进行反馈。本申请具有提高热点识别时的准确度的效果。的准确度的效果。的准确度的效果。


技术研发人员：杨庆祝 刘德厚
受保护的技术使用者：北京合力亿捷科技股份有限公司
技术研发日：2022.08.24
技术公布日：2022/11/11