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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种智能外呼时段预测方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法通过获取预设时间周期的多条外呼通话记录，对外呼通话记录进行标注以获得包含多个样本的样本库；获取与样本对应的用户特征、上下文特征和时段特征并进行数据处理，获得用户特征向量、上下文特征向量和时段特征向量；将获得的特征向量输入深度神经网络进行训练并经过损失函数优化，获得时段预测模型；获取待呼用户特征向量、待呼上下文特征向量和待呼时段特征向量并输入时段预测模型进行预测，获得待呼时段接通概率；根据待呼时段接通概率进行智能外呼。本发明的智能外呼时段预测方法能够实现外呼时段个性化，时段分配更均匀，保证整体接通率。
主权项：1.一种智能外呼时段预测方法，其特征在于，包括：获取预设时间周期的外呼数据，所述外呼数据包括多条外呼通话记录，对所述外呼通话记录进行标注，以获得包含多个样本的样本库，所述样本为包含标注信息的外呼通话记录；获取与所述样本对应的用户特征、上下文特征和时段特征，对所述用户特征、所述上下文特征和所述时段特征进行数据处理，获得用户特征向量、上下文特征向量和时段特征向量；将所述用户特征向量、所述上下文特征向量和所述时段特征向量配置为深度神经网络的输入数据；根据所述深度神经网络的输出数据和所述标注信息配置损失函数；经迭代训练，在所述损失函数的损失值小于预设阈值时，将训练后的所述深度神经网络确定为时段预测模型；获取待呼用户特征向量、待呼上下文特征向量和待呼时段特征向量，将所述待呼用户特征向量、所述待呼上下文特征向量和所述待呼时段特征向量输入所述时段预测模型进行预测，获得待呼时段接通概率；根据所述待呼时段接通概率进行智能外呼。
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百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 智能外呼时段预测方法、装置、计算机设备及存储介质
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