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J-GLOBAL ID：201702259669694559   整理番号：17A1332319

電力客センターにおけるユーザ行動分析研究と実現【JST・京大機械翻訳】

Research and Implementation of User Behaviors Analysis of Electric Power Customer Service Center

著者 (5件)： Chen Libing (国网重慶市電力公司客戸服務中心,重慶,400017) ,  He Rong (国网重慶市電力公司客戸服務中心,重慶,400017) ,  Qiu Lin (国网重慶市電力公司客戸服務中心,重慶,400017) ,  Wang Ying (国网重慶市電力公司客戸服務中心,重慶,400017) ,  Sun Tianhao (重慶大学計算机学院,重慶,400044)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 2  ページ： 116-119,124  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、電力客のセンターはすでに多元化サービスルートが顧客に全面的なサービスを提供しているが、各ルートに対する深さのマイニングと分析が不足している。この状況に対して、大データに基づく電力客の中心ユーザの行為分析を提案し、複数の電力顧客サービスルートに対して知能オンライン監視分析システムを構築した。まず第一に,分散マルチスレッドのデータ収集を行い,次に,大規模データに基づく多次元ユーザのオンライン挙動分析を行い,統計解析とクラスタ分析を含む。統計解析には,サービスチャネルインデックス,サービス機能の総指標,単一サービス機能指標,顧客訪問時間指標,顧客領域分布などが含まれ,クラスタ分析はK-平均クラスタリングを用いて,忠実度,使用頻度,貢献度の3つの指標によりユーザの細分化分析を行った。実現したシステムは各ルートの顧客の行為特性を獲得でき、企業が各サービスルートを全面的に把握するためにサポートを提供し、より知的で便利な個人化サービスを提供することに役立つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  データ収集 ,  統計解析 ,  *電力 ,  クラスタ分析 ,  高次元 ,  マルチスレッド
準シソーラス用語： 細分化 ,  使用頻度 ,  オンライン ,  大規模データ ,  オンライン監視 ,  顧客サービス ,  *ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： big data ,  power big data ,  data mining ,  user behavior analysis

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 客 ,  センター ,  行動分析 ,  研究