基于Graph Embedding的话单分析

摘要：

现阶段大多是利用社交网络理论进行分析,发现话单数据中的潜在人员.社交网络理论是将数据中的实体用节点表示,节点间的关系用线表示.大数据时代很多传统的算法在针对多特征的数据时,分析结果的理想性越来越差.而机器学习这几年在数据分析工作中大放异彩,为很多经典问题提供了一种新的解决思路.论文正是基于这样的背景,提出了一种新的推荐算法,用图嵌入的方法研究话单数据,将通话网络中的点和关系向量化,使机器学习算法用于话单分析成为可能.

关键词：话单分析、机器学习、图嵌入

所属期刊栏目：48

分类号：TN929.53;TP301.6

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：393-397