客戶(hù)服務(wù)智能調(diào)度

　　本書(shū)第1章為緒論，第2~8章的內(nèi)容分為三大部分。第d一部分（第2、3、4章）提出基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)的用能服務(wù)需求預(yù)測(cè)方法。引入自動(dòng)編碼器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，采用聚類(lèi)方法對(duì)樣本進(jìn)行相似性搜索，根據(jù)用戶(hù)行為特征進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)基于用戶(hù)行為模式的精細(xì)分類(lèi)，構(gòu)建OVR（LightGBM）需求預(yù)測(cè)模型，得到每個(gè)特征重要性排序，構(gòu)建基于AM-BiLSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將新的特征組合作為輸入，以此完成模型訓(xùn)練。第二部分（第5、6章）介紹話(huà)務(wù)量預(yù)測(cè)方法。進(jìn)行話(huà)務(wù)量影響因子分析，采用曲線(xiàn)分解技術(shù)對(duì)日話(huà)務(wù)量進(jìn)行分解，通過(guò)分析分解結(jié)果可以獲得關(guān)于話(huà)務(wù)量的趨勢(shì)和季節(jié)性變化的洞察，進(jìn)一步了解話(huà)務(wù)量的特點(diǎn)和規(guī)律，分解后進(jìn)行話(huà)務(wù)量預(yù)測(cè)，根據(jù)實(shí)際需求和數(shù)據(jù)情況，選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)方法和模型進(jìn)行研究。第三部分（第7、8章）介紹“需求 數(shù)字”雙驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)服務(wù)調(diào)度模型。分析用戶(hù)需求類(lèi)別與話(huà)務(wù)類(lèi)別數(shù)據(jù)現(xiàn)有分布特征；構(gòu)建基于服務(wù)時(shí)長(zhǎng)的座席技能評(píng)定模型，根據(jù)人員對(duì)指向技能的業(yè)務(wù)能力匹配話(huà)務(wù)；建立涵蓋技能需求種類(lèi)與服務(wù)技能水平的座席標(biāo)簽；構(gòu)建考慮繁忙度的業(yè)務(wù)推送模型，安排部分座席人員向潛在用戶(hù)主動(dòng)推送增值服務(wù)業(yè)務(wù)；構(gòu)建“需求 數(shù)字”雙驅(qū)動(dòng)服務(wù)調(diào)度模型，以服務(wù)時(shí)長(zhǎng)為主要因素建立目標(biāo)函數(shù)并做相關(guān)約束進(jìn)行求解。

　　作者為華南理工大學(xué)電力學(xué)院教授、博導(dǎo)、院長(zhǎng)助理，長(zhǎng)期從事智能配電網(wǎng)運(yùn)行與規(guī)劃、互聯(lián)網(wǎng) 智慧能源等領(lǐng)域的研究。發(fā)表論文400多篇，出版中英文著作和教材11部，授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利60 余項(xiàng) ，獲得廣東省優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)，中電聯(lián)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、中國(guó)儀表協(xié)會(huì)和廣東省政府等設(shè)立的科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)